基于支持向量机回归的减振器非参数模型  

Nonparametric models of shock absorber based on support vector machine regression

作　　者：郭孔辉[1] 王先云[1] 

机构地区：[1]吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130022

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2011年第S1期1-4,共4页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：中国高水平汽车自主创新能力建设项目(200822010001531)

摘　　要：利用减振器的示功试验数据,尝试了基于支持向量机回归算法构造减振器非参数模型的方法。分别建立了一支普通减振器和一支位移相关减振器的模型,并利用样本数据之外的试验数据进行了验证。由普通减振器的验证结果可以看出,利用减振器力与速度和位移相关的模型辨识精度要高于力与速度相关的模型。由位移相关减振器的验证结果可以看出,此方法可以有效地辨识出此减振器的非线性特征。利用减振器的示功试验数据,尝试了基于支持向量机回归算法构造减振器非参数模型的方法。分别建立了一支普通减振器和一支位移相关减振器的模型,并利用样本数据之外的试验数据进行了验证。由普通减振器的验证结果可以看出,利用减振器力与速度和位移相关的模型辨识精度要高于力与速度相关的模型。由位移相关减振器的验证结果可以看出,此方法可以有效地辨识出此减振器的非线性特征。

关 键 词：车辆工程 减振器仿真 支持向量机 机器学习 

分 类 号：T-55[一般工业技术]