多维轮力传感器的静态解耦及信号去噪研究

摘要

汽车运动是地面与车轮作用的结果，测量汽车行驶过程中车轮上各维载荷的变化，对汽车整车和各分系统研究有重要意义。车轮力的测量是基于多维轮力传感器(WFT)关键技术实现的，提高WFT的测量精度具有重要的理论研究意义和工程应用价值。本文以提高WFT的测量精度为目的，进行了WFT的静态解耦及信号去噪研究。 (1)在液压标定装置上完成了WFT静态标定试验。根据标定数据特点，提出了小波变换进行粗大误差和随机误差的同步剔除方法；并利用该方法对标定数据进行了滤波预处理，取得了很好的滤波效果。 (2)假设WFT为线性系统并对其进行显著性检验。针对标定WFT时不能真正意义上施加单维力的情况，提出了迭代法实现WFT的静态线性解耦，并进行了WFT耦合度分析。对实车道路试验数据的解耦表明：静态线性解耦消除了WFT系统线性耦合，提高了WFT的测量精度。 (3)为克服静态线性解耦的局限进行了静态非线性解耦研究。提出了基于GA-BP网络的WFT静态非线性解耦方法，根据标定样本数据进行了仿真试验，结果表明该方法具有可行性和有效性。该方法拓宽了解耦的思路。 (4)分析了WFT的信噪特征，确定小波变换作为WFT信号的去噪方法。用常规阈值法和改进的3σ准则阈值法分别对WFT信号进行了去噪，结果表明：阈值去噪法对WFT信号进行去噪能够取得很好的效果；在同样的小波基和分解层次下3σ准则阈值法的去噪效果优于常规阈值法。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1课题的背景与研究意义

1.2国内外研究现状

1.3本课题研究的主要内容

第2章多维轮力传感器WFT的设计

2.1多维车轮力理论

2.1.1车轮受力的分析

2.1.2 WFT信号的坐标转换

2.2 WFT的设计

2.2.1弹性体结构的设计与应变片布片、组桥

2.2.2多维力输出解耦分析

2.2.3耦合器的设计

2.3本章小结

第3章WFT的标定试验

3.1静态标定试验

3.2液压式WFT标定实验装置

3.3 WFT标定方法与标定过程

3.4标定数据的预处理

3.5本章小结

第4章WFT静态线性解耦研究

4.1 WFT系统与静态线性解耦

4.2 WFT系统线性假设的显著性检验

4.3 WFT静态线性解耦原理

4.4 WFT的静态线性解耦

4.4.1静态标定数据的标定特点

4.4.2基于迭代法的静态线性解耦算法

4.4.3静态线性解耦的迭代法实现

4.4.4 WFT的耦合度分析

4.4.5实际车辆行使工况下的解耦实例

4.5本章总结

第5章基于BP网络的WFT静态非线性解耦研究

5.1基于BP网络的WFT静态非线性解耦方法的提出

5.2人工神经网络和遗传算法基本理论

5.2.1 BP网络基本原理

5.2.2遗传算法基本原理

5.2.3遗传算法与BP网络的结合

5.3基于BP网络的WFT解耦原理

5.4基于BP网络的WFT静态解耦

5.4.1 WFT的BP网络解耦模型设计

5.4.2样本的形成与归一化处理

5.4.3遗传算法优化BP解耦网络初始权重的应用设计

5.4.4基于BP的WFT解耦网络训练、测试及实验数据分析

5.5本章小结

第6章基于小波变换的WFT信号去噪研究

6.1引言

6.2小波变换理论

6.2.1信号分析的时频要求

6.2.2传统时频率分析方法

6.2.3连续小波变换及其时频特性

6.2.4离散小波变换与二进制小波变换

6.2.5多分辨率分析与Mallat算法

6.3小波去噪原理与方法研究

6.3.1小波变换确定为WFT信号去噪方法的理论依据

6.3.2基于多分辨率分析的小波变换去噪原理

6.3.3小波变换去噪方法研究

6.4小波变换在WFT信号去噪中的应用研究

6.4.1 WFT信号去噪的方法确定

6.4.2 WFT信号的噪声源

6.4.3基于小波变换的WFT信号去噪研究

6.5基于改进阈值去噪法的WFT信号去噪研究

6.5.1阈值去噪法的改进—3σ准则阈值去噪法

6.5.2 3σ准则阈值去噪法的算法与程序实现

6.5.3 3σ准则阈值去噪法在WFT信号去噪应用的仿真

6.6实验研究性结论

6.7本章小结

第7章总结与展望

7.1全文总结

7.2展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间的主要研究成果