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[博士]基于WFT的路面識別及主動懸架控制研究
內(nèi)容簡介
[博士]基于WFT的路面識別及主動懸架控制研究 學科專業(yè):精密儀器及機械 授予學位:碩士 學位授予單位:東南大學 學位年度:2008 以車輪力傳感器為測量核心的汽車道路試驗,是評價汽車整車特性的重要技術(shù)手段,采用WFT完成路譜數(shù)據(jù)采集具有重要的應用價值,如對分析與評價汽車動態(tài)性能一動力性、制動性、操縱穩(wěn)定性、安全性、懸架特性等提供重要的原始數(shù)據(jù)。本文依托江蘇省交通科學研究計劃項目《車輛安全性能評價及檢測裝置研究》,對WFT為核心的路譜采集系統(tǒng)進行了系統(tǒng)組建及標定;由于干擾的存在,對采集得到了路譜原始數(shù)據(jù)進行了去噪處理,在此基礎上采用多種方法提取路面識別參數(shù),實現(xiàn)對路面識別。本文的最后一章還對主動懸架進行了控制研究。 論文的主要研究成果如下: (1)采用AR時間序列分析的方法進行了道路譜的模擬,并進行了功率譜分析證明了模擬結(jié)果的可行性。對自適應濾波中的多種算法、Kalman濾波及其變形算法、小波濾波算法進行了總結(jié)和推導,并且對含噪道路譜數(shù)據(jù)濾波算法進行了對比分析研究,得出結(jié)論在這里自適應Kalman濾波方法取得的降噪效果是最好。對以WFT為核心的路面譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實測數(shù)據(jù)進行處理和分析時提供理論支持和濾波手段。 (2)介紹了試驗設備及其規(guī)格、試驗場地,并確定了試驗安排。并且進行了實車標定,并通過坐標轉(zhuǎn)換解算方法得到車輪力傳感器原始測量數(shù)據(jù),為后續(xù)的實車數(shù)據(jù)處理提供了實驗基礎?! ? (3)在道路譜模擬及數(shù)據(jù)濾波算法對比研究的基礎上,開展了實車數(shù)據(jù)建模算法與濾波研究。給出了實車數(shù)據(jù)處理的整體流程并對實車數(shù)據(jù)采集的有效性進行了分析。進行了建模前信號預處理的工作。通過理論分析得出數(shù)據(jù)中含有趨勢項和周期項,總結(jié)了多元逐步回歸分析的方法,并利用該方法消減和剔除了信號中的趨勢項和周期項。確定了模型結(jié)構(gòu)為AR(3)模型,并證明了其有效性。推導并總結(jié)了自適應Kalman濾波方法,并在信號建模的基礎上將該方法應用于路面譜數(shù)據(jù)濾波處理。通過結(jié)果分析可以看出與仿真研究比較一致,取得了的較好的降噪效果。提取了模型的AR(3)模型參數(shù),為實現(xiàn)路面識別提供基礎?! ? (4)提出了基于AR模型參數(shù)的多種路面識別方法,包括FCM聚類方法,改進BP、廣義回歸和學習矢量量化網(wǎng)絡神經(jīng)方法等,實驗結(jié)果看后三種方法的識別率相當,識別率為83.33%。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的識別速度最快,改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法次之,然后是L叩神經(jīng)網(wǎng)絡方法,但三種方法均有一定的誤識別率。主要是樣本數(shù)量較少導致的。而第一種方法試驗得到的識別率為100%,說明在小樣本的情況下,基于AR模型參數(shù)的FCM識別方法較為適用。證明了其可行性和有效性?! ? (5)提出了基于WFT測量結(jié)果轉(zhuǎn)化為IR滲數(shù)的路面識別方法,給出了解決方案,并由仿真實驗數(shù)據(jù)初步論證了方法的可行性?! ? (6)研究了基于慢主動1 /4車輛振動模型的最優(yōu)控制算法,設計了LQG控制器,分析了能控性和能觀性,進行了結(jié)果分析,結(jié)果分析證明了其有效性。
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