基于车辆振动响应反向分析的路面等级辨识方法

摘要：

提出一种利用希尔伯特黄变换和概率神经网络进行车辆振动响应反向分析的路面等级辨识方法,为主动悬架控制提供有效信息.建立车辆模型和随机输入路面模型,利用希尔伯特黄变换对不同等级路面下的车辆振动响应仿真数据进行分解变换,得到车辆振动响应的瞬时能量;提取瞬时能量的敏感特征参数,利用概率神经网络训练路面分类器,确定路面等级与特征参数范围的映射关系,完成路面等级分类器的设计;利用加速度传感器采集车辆在典型路面下的振动响应数据,提取试验数据的特征参数,并将其输入到训练完成的路面分类器中,实现试验路面等级辨识.辨识结果表明,基于车辆振动响应的反向分析法,结合希尔伯特黄变换和概率神经网络,可以实现对车辆当前行驶路面等级的辨识.

关键词：路面等级辨识、反向分析、希尔伯特黄变换、概率神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：TH113

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省高等学校创新人才支持计划

在线出版日期：2022-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：145-151,169