基于自适应神经模糊网络的路面识别技术

秦也辰; 管继富; 顾亮; 李毅; 刘锐

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基于自适应神经模糊网络的路面识别技术

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以路面识别为目的,利用自适应神经模糊网络(ANFIS)进行路面不平度激励时域估测研究.首先建立车辆1/4模型运动微分方程,并使用白噪声信号激励车辆模型,利用激励产生的模型动力学响应进行自适应神经模糊系统训练.之后对训练获得的逆向车辆动力学模型进行分析并利用随机路面激励产生的系统响应进行随机路面时域估测.最后对自适应神经模糊网络系统隶属函数个数及输入数据组合进行分析比较.仿真结果显示,自适应模糊神经网络系统能够以较高的精度完成路面时域估测.

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来源
《北京理工大学学报》 |2015年第5期|481-484|共5页
作者
秦也辰; 管继富; 顾亮; 李毅; 刘锐;
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作者单位

北京理工大学机械与车辆学院;

内蒙古第一机械集团有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
自适应神经模糊网络; 路面识别; 时域估测; 路面不平度;

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