基于多源信息融合的不平路类型识别策略研究

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1、分类号：U463.1单位代码：10183研究生学号：2015424029密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）基于多源信息融合的不平路类型识别策略研究ResearchontheTypeofRoughRoadIdentificationStrategyBasedontheMulti-InformationFusion作者姓名：单添垚类别：工程硕士领域（方向）：车辆工程指导教师：赵健教授培养单位：汽车工程学院2018年3月—————————————————————基于多源信息融合的不平路类型识别策略研究——————————————————

2、———ResearchontheTypeofRoughRoadIdentificationStrategyBasedontheMulti-InformationFusion作者姓名：单添垚领域（方向）：车辆工程指导教师：赵健教授类别：工程硕士答辩日期：年月日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学博士(或硕士)学位论文原创性声明本人郑重

3、声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院：本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国优秀博硕士

4、学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用，同意按章程规定享受相关权益。论文级别：■硕士□博士学科专业：车辆工程论文题目：基于多源信息融合的不平路类型识别策略研究作者签名：指导教师签名：年月日作者联系地址（邮编）：吉林省长春市人民大街5988号吉林大学南岭校区交通楼223室，邮编：130022作者联系电话：15604449519摘要基于多源信息融合的不平路类型识别策略研究不平路类型识别对提高整车通过性和舒适性具有重要意义，现已成为汽车技术研究热点。但目前不平路类型识别研究大多需要使用附

5、加设备或外置传感器，受限于设备精度和制造成本，难以在量产车上得到广泛应用。另外，大多不平路类型识别研究数据来源依靠单一传感器信号，一旦受外界环境干扰，识别结果准确性无法保证。因此，本文依托国家自然科学基金和校企合作项目，开展基于多源信息融合的不平路类型识别策略研究，提出基于原车多传感器信息的识别方法，对所选传感器信号进行多特征提取，设计试验工况并利用CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台对提取特征参数进行了仿真计算，验证所选提取参数可以有效地描述路面不平度的分布状况，提出利用提取特征参数实现路面快速分类的方法。针对实时识

6、别结果存在更迭频繁等问题，设计了基于多源信息融合的不平路类型识别策略。最后，基于Matlab/Simulink仿真平台搭建识别策略模型，设计实车实验工况，并利用采集数据进行了策略验证。本文的主要研究内容包括：（1）面向特征参数的路面建模仿真验证首先对车辆系统进行振动分析，选取合适传感器信号作为特征提取对象，其次，为验证选取信号特征能否直观反映路面输入情况，设计试验路况并建模仿真。基于路面不平度数学模型构建仿真路面，设置不平度系数构造不平度分级路面。然后根据实车参数在CarSim中对车辆进行建模。最后，在CarSim和Matlab/Simu

7、link联合仿真平台上对本文提取的特征参数进行验证分析。（2）多源信息采集与信号特征提取研究首先，简单分析测试试验路面的特点。其次，介绍多源信息采集系统及采集工具软件。最后，利用获取的传感器数据进行特征提取分析。特征提取分析过程包括：传感器数据滤波处理、信号时域特征提取、信号频域特征提取和信号时频域特征提取。I（3）多源信息融合识别策略研究首先简要概述多源信息融合理论。其次介绍多源信息融合级别，并对信息融合常见方法进行分析对比。然后将提取特征按不同实验路段和不同传感器分别进行BP神经网络训练，验证基于特征参数训练分类识别不平路的可行性。为

8、提高预测识别准确率，进一步符合实际应用需求，需要对各车速下的特征参数聚类分析，离散化特征参数以降低车速影响。根据全部特征参数聚类结果对不平路分类，为数据训练提供路面类型标签。最后针对路面识别结