基于RBF神经网络识别路面谱的新方法

路面不平度是车辆行驶中振动的重要激励。为了识别路面不平度的功率谱密度函数(路面谱),提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面谱的新方法。该方法以7自由度汽车振动模型为基础,以MATLAB软件仿真得到的汽车车身质心垂直加速度谱为神经网络理想输入样本,以GB7031-86建议的路面谱为神经网络理想输出样本,应用RBF神经网络建立汽车车身质心垂直加速度谱和路面谱之间的非线性映射模型。另取一组仿真得到的车身质心垂直加速度谱代入已训练好的网络进行路面谱识别。结果表明:该方法具有较强的抗噪声能力和较理想的识别精度,识别的路面谱与拟合的路面谱吻合一致。