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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明提出一种基于卷积神经网络的行进间履带车辆路面不平度识别方法方法，采集A、B、C、D四个路面等级的加速度数据，运用时频域分析方法分析各级路面的加速度数据特征，确定滑动窗口大小和步长；对采集到的加速度数据进行预处理，建立数据库；设置采样步长和加速度方向，构建不同的训练数据库，将预处理后的加速度作为CNN的输入，将路面不平度作为CNN的输出，分别进行路面不平度等级识别模型的训练；比较各路面不平度等级识别模型的分类准确率，选取最高分类准确率对应的采样步长、加速度方向和CNN参数为最优方案，完成路面不平度的等级识别。本发明能够通过履带车辆的振动响应来识别路面不平度。

主权项：1.一种基于履带车辆振动特征的卷积神经网络路面不平度识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：采集A、B、C、D四个路面等级的加速度数据，四个等级的路面对应的路面不平度系数区间分别为[8,32]、[32,128]、[128,512]、[512,2048]，采集到的加速度数据包括车辆X轴、Y轴和Z轴方向的加速度；步骤二：运用时频域分析方法分析各级路面的加速度数据特征，确定制作加速度样本时滑动窗口大小和步长；步骤三：对采集到的加速度数据进行预处理，建立数据库；步骤四：设置采样步长和加速度方向，构建不同的训练数据库，将预处理后的加速度作为CNN的输入，将路面不平度作为CNN的输出，分别进行路面不平度等级识别模型的训练；步骤五：比较各路面不平度等级识别模型的分类准确率，选取最高分类准确率对应的采样步长、加速度方向和CNN参数为最优方案，完成路面不平度的等级识别；其中步骤二，运用时频域分析方法分析各级路面的加速度数据特征，确定制作加速度样本时滑动窗口大小和步长，具体方法为：首先，运用傅里叶变换对加速度数据进行频域分析，得到加速度数据的频谱图，通过分析频谱图找出各级路面加速度数据的特征频率范围；然后，运用小波变换对加速度数据进行时频域分析，得到加速度数据的时频图，根据特征频率在时间上的分布情况确定制作加速度样本时滑动窗口大小和步长；最后，确定0.5秒采样步长下的滑动窗口大小为50个时间步长，即25s，滑动步长为5个时间步长，即2.5s；0.1秒采样步长下的滑动窗口大小为300个时间步长，即30s，滑动步长为10个时间步长，即1s。

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