基于车辆悬架振动响应的地面分类研究

• 作者: 刘锋 秦也辰 董明明 赵丰 赵凯 顾亮
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 地面分类 振动 小波包 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 155-159
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 字数: 2672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15918/j.tbit 1001-0645.2018.02.008

摘要

为提升车辆在自然界地面上行驶时利用悬架振动响应识别地面类型的分类准确率,提出将时域参数特征和小波包能量特征相结合的特征提取方法,利用概率神经网络(PNN)对地面进行分类,对比了时域参数特征、小波包能量特征及两者结合的分类效果.试验中,使用道路模拟试验台输出6种路面时域高程,将单轴加速度传感器安装在车辆悬架摆臂上,采集垂向加速度信号.结果表明,使用提出的特征提取方法可以取得良好的分类效果,平均分类准确率达到了91.3％,明显优于其它两种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾亮	北京理工大学机械与车辆学院	140	1386	20.0	30.0
2	董明明	北京理工大学机械与车辆学院	35	160	7.0	10.0
3	秦也辰	北京理工大学机械与车辆学院	7	41	4.0	6.0
4	刘锋	北京理工大学机械与车辆学院	21	249	7.0	15.0
5	赵丰		3	1	1.0	1.0
6	赵凯	北京理工大学机械与车辆学院	8	18	2.0	3.0