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        汽車制動性能檢測系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用分析

        2017-12-07 21:25:34付昌星
        汽車與駕駛維修(維修版) 2017年7期
        關(guān)鍵詞:汽車分析檢測

        付昌星

        (懷化職業(yè)技術(shù)學院 418000)

        汽車制動性能檢測系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用分析

        付昌星

        (懷化職業(yè)技術(shù)學院 418000)

        在現(xiàn)階段機動車交通事故中,有很多是因制動不良導致的。因此汽車必須具備良好制動性能才能正常使用,這就離不開汽車制動性能的檢測工作。本研究對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在汽車制動性能檢測系統(tǒng)中的應用展開分析,期望能提升汽車制動性能,為汽車安全性能提供一點助益。

        汽車;制動性能;檢測系統(tǒng);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        1 汽車制動性能評估的注意事項

        汽車制動器屬于汽車重要安全設(shè)施,為提升制動性能,很多汽車裝配了限制閥,其作用是有效控制前后軸的制動力,對其準確分配,防止后輪突然抱死造成制動跑偏?,F(xiàn)在很多汽車上都有四輪驅(qū)動的功能,配備有ABS防抱死系統(tǒng),若要評價汽車的制動性能,必須將這些因素考慮進去。

        另外,當前采用的滾筒式制動檢測臺的制動測試多是在車輛保持靜止、路面于車輪下滾動的靜態(tài)檢測,此時ABS系統(tǒng)不能正常工作,這只能對車輪制動器制動的能力進行檢測。而在車輛實際運行中,一旦制動,全車的重量會突然間分布到前軸,故而此時前輪制動具有十分重要的作用,應注意對這一時刻的汽車制動情況展開檢測?,F(xiàn)代電腦技術(shù)可以使得板式制動檢測臺在每秒測量幾千次制動情況,以便獲取動態(tài)情況下的制動情況,便于檢測人員對制動和懸掛動態(tài)動作有全面了解。近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在汽車性能檢測中也逐漸得到應用,筆者嘗試對這一技術(shù)展開分析[1]。

        2 汽車制動性能檢測系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計

        本研究根據(jù)汽車制動性能檢測的需求,提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對這一問題進行解決。在本研究中,提出了一種模糊自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將模糊等價關(guān)系、類距離閾限應用其中,以便通過分析原始數(shù)據(jù),總結(jié)診斷規(guī)則,從而識別汽車的制動效果[2]。

        2.1 數(shù)據(jù)歸一化

        在檢測后獲得原始數(shù)據(jù),在對這些數(shù)據(jù)處理時,因不同數(shù)據(jù)具有不同特征,在取值范圍上也有一定差異,表達所用單位有一定差異,故而難以直接展開分析或是聚類。在處理前,我們需要先對數(shù)據(jù)展開歸一化分析,將其特征值反映至指定區(qū)間。

        2.2 模糊等價關(guān)系

        模糊匹配運算是對所選取點執(zhí)行模糊等價關(guān)系處理,即先分析原始數(shù)據(jù)、聚類中心特征值的模糊等價關(guān)系,求取特征值模糊等價關(guān)系平均值即可算出匹配度。

        2.3 模糊自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        模糊自組織神經(jīng)網(wǎng)結(jié)構(gòu)復雜,包括傳統(tǒng)的三層自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改造之后的四層自組織網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)主要包含競爭子網(wǎng)、匹配子網(wǎng)兩部分。后者充分應用模糊等價關(guān)系、類距離閾限,以便實現(xiàn)對偶發(fā)故障的學習,且可盡快適應不斷變化的工作環(huán)境。

        2.4 網(wǎng)絡(luò)學習算法

        獲勝節(jié)點獲得之后,需對獲勝節(jié)點相連的第一層權(quán)值適當修正,使之和輸入矢量的差距減小,之后用權(quán)值說明矢量特征,為后期矢量分類和提取制定適當?shù)囊?guī)則。

        2.5 提取算法

        模糊自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開聚類的流程為。

        (1)獲得原始數(shù)據(jù),展開歸一化分析。

        (2)設(shè)定誤差常數(shù)、參數(shù)的節(jié)點數(shù)、初始學習系數(shù)與總循環(huán)次數(shù)。

        (3)對第一層、第二層神經(jīng)元間權(quán)值系數(shù)進行隨機初始化。

        (4)設(shè)定時刻輸入訓練樣本,計算輸入樣本的匹配度,獲得計算競爭層輸出。

        (5)學習網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。

        (6)通過范數(shù)對誤差計算,若誤差過大則重新開始第4步。最后收集歸一化數(shù)據(jù)并獲得原始數(shù)據(jù)聚類。

        3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際應用

        應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對汽車制動性能檢測,進而對汽車制動性直接而客觀的反映,也就是可對制動時的汽車剛度、軸荷轉(zhuǎn)移、懸架結(jié)構(gòu)等造成的影響。這一方法檢測汽車制動性能效率較高,檢測便捷。同時,這一檢測方法在重復性方面存在一定不足,從某種程度來看,這正說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測系統(tǒng)可對汽車行駛中的實際制動效果加以反映,因為在實際制動中每次制動都是不同的。

        4 結(jié)束語

        運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對汽車真實的制動情況予以直觀反映,操作簡便,效率較高,可用于汽車安全性能的評估與檢測之中。

        [1]陳偉東.談汽車制動性能檢測系統(tǒng)設(shè)計[J].工業(yè)c,2016(9):103-103.

        [2]林可春.汽車制動性能檢測系統(tǒng)的研究與仿真分析[J].遼寧科技學院報,2017(2):8-10.

        U461.3文獻標示碼:A

        付昌星(1977—),男,講師,研究方向為汽車營銷及維修。

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