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基于NARX神经网络的路面不平度识别
引用本文:李杰,郭文翠,谷盛丰,赵旗.基于NARX神经网络的路面不平度识别[J].汽车工程,2019(7):807-814.
作者姓名:李杰  郭文翠  谷盛丰  赵旗
作者单位:吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
基金项目:中国汽车产业创新发展联合基金重点项目(U1564213);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流重点项目(61520106008);省校共建项目(SXGJSF2017-2-1-1)资助
摘    要:为应用NARX神经网络识别路面不平度,对NARX神经网络及其训练过程和结构设计进行了分析,采用相关系数和均方根误差作为NARX神经网络识别效果的评价指标。建立了路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得路面不平度和车辆响应。以可测试的车辆响应作为NARX神经网络的输入,采用正交试验设计提出确定NARX神经网络输入方案的方法,对在常用等级路面上以常用车速行驶的某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,将可测试的车辆响应作为NARX神经网络输入,结合正交试验设计,解决了NARX神经网络最优输入方案的确定问题。

关 键 词:路面不平度识别  NARX神经网络  正交试验设计  平顺性

Road Roughness Identification Based on NARX Neural Network
Li Jie,Guo Wencui,Gu Shengfeng,Zhao Qi.Road Roughness Identification Based on NARX Neural Network[J].Automotive Engineering,2019(7):807-814.
Authors:Li Jie  Guo Wencui  Gu Shengfeng  Zhao Qi
Institution:(Jilin University, State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Changchun 130025)
Abstract:Li Jie;Guo Wencui;Gu Shengfeng;Zhao Qi(Jilin University, State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Changchun 130025)
Keywords:road roughness identification  NARX neural network  orthogonal design of experiment  ride comfort
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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