【摘 要】
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建立了基于履带车辆车体动态响应的行驶路面不平度识别的模型.该模型采用带外源输入的非线性自回归神经网络结构,以履带车辆车体动态响应为输入、路面不平度为输出.将相关性系数、均方根误差和绝对误差累计概率密度作为识别效果的评价指标,并给出了上述三个指标的融合方法.基于正交试验设计的思路分析并实现了路面不平度识别模型输入数量和识别效果的平衡,简化了测试系统传感器的布置.分析了不同的路面、采样频率和车速下的路面不平度识别效果.结果表明,提出的不平度识别方法满足工程实际需求.
【机 构】
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湖南科技大学机电工程学院,湘潭 411201;江麓机电集团有限公司,湘潭 411100;中国北方车辆研究所,北京 100072
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建立了基于履带车辆车体动态响应的行驶路面不平度识别的模型.该模型采用带外源输入的非线性自回归神经网络结构,以履带车辆车体动态响应为输入、路面不平度为输出.将相关性系数、均方根误差和绝对误差累计概率密度作为识别效果的评价指标,并给出了上述三个指标的融合方法.基于正交试验设计的思路分析并实现了路面不平度识别模型输入数量和识别效果的平衡,简化了测试系统传感器的布置.分析了不同的路面、采样频率和车速下的路面不平度识别效果.结果表明,提出的不平度识别方法满足工程实际需求.
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