基于K均值聚类分析的车辆横向稳定性判定方法

• 作者: 刘宏飞 包翠竹 徐强 王郭俊 许洪国
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 无监督学习 车辆工程 车辆稳定性辨识 K均值聚类算法 离线聚类 在线识别
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: U461.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2018.08.007

摘要

针对既有车辆失稳判定方法存在的不足,开展了车辆横向稳定性关于模式识别的研究,提出了一种基于K均值聚类分析的车辆横向稳定性判别方法.利用CarSim建立整车动力学模型,采用K均值聚类算法对车辆行驶状态数据进行离线聚类分析,得到离线聚类质心及其危险等级.搭建CarSim与Simulink联合仿真平台,计算车辆实时行驶数据点与离线聚类质心之间的欧氏距离,设计了车辆横向稳定性判定指标,对车辆行驶稳定性进行了在线识别.该判定方法充分利用车辆离线数据和实时数据,对车辆行驶状态数据进行数据挖掘.仿真结果表明,该判定方法能够准确实时量化车辆的行驶稳定性,为控制系统的介入时机与程度提供判据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许洪国	吉林大学交通学院	98	1412	20.0	32.0
2	刘宏飞	吉林大学交通学院	39	280	10.0	14.0
3	包翠竹	吉林大学交通学院	6	13	2.0	3.0
4	徐强	吉林大学交通学院	11	33	3.0	5.0
5	王郭俊	吉林大学交通学院	4	11	3.0	3.0