卡尔曼滤波器与神经网络串行的轮胎载荷识别模型 |
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引用本文: | 曾俊玮,季元进,任利惠,周荣笙,李超,杨兴荣.卡尔曼滤波器与神经网络串行的轮胎载荷识别模型[J].振动与冲击,2023(11):262-270+294. |
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作者姓名: | 曾俊玮 季元进 任利惠 周荣笙 李超 杨兴荣 |
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作者单位: | 同济大学铁道与城市轨道交通研究院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(52205121);;中国博士后科学基金(2020M671207); |
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摘 要: | 轮胎载荷是车辆设计和安全性评估的基础数据,对轮胎进行高精度的载荷识别具有重要意义。针对轮胎载荷直接测量昂贵、复杂的现状以及基于纯物理驱动与纯数据驱动的载荷识别方法的局限性,提出一种物理-数据联合驱动的载荷识别模型。该模型由卡尔曼滤波器与神经网络修正模型串行组成,卡尔曼滤波器对载荷进行初步识别,修正模型通过卷积神经网络和长短期记忆网络提取信号的空间和时间特征,预测卡尔曼滤波器的偏差并对识别结果予以修正。以APM300胶轮车辆为例进行载荷识别,结果表明,该串行模式载荷识别模型通过将物理驱动与数据驱动方法有机结合,综合整个系统的规则与经验,有效地克制了参数扰动的影响,提升了载荷识别精度,具有较强的泛化性能,具备一定的工程应用价值。
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关 键 词: | 卡尔曼滤波器 卷积神经网络 长短期记忆网络 物理-数据联合驱动 轮胎载荷识别 |
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