基于振动信号画像及图像识别的汽车平顺性客观评价方法研究  

作　　者：任龙杰[1] 

机构地区：[1]泛亚汽车技术中心有限公司,上海201210

出　　处：《汽车测试报告》2023年第2期148-151,共4页Car Test Report

摘　　要：传统的用若干直接计算得到的客观参数和指标来评价汽车平顺性的方法仍存在不足,这些参数和指标不能全面地反映车辆真实特性和乘员感受,难以找到和主观评价的对应关系,不能很好地关联主观评价。例如振动信号的频谱细节是非常关键的影响因素,但是在传统的方法中考虑得不够充分。同时,依赖调校工程师专业经验的主观评价方法,受风格偏好和水平差异的影响,评价结果离散性大,也需要一种客观评价方法来评估和校对主观评价。该文提出一种新的同时考虑了振动信号时间历程和频谱细节的基于振动信号画像及图像识别的汽车平顺性客观评价方法,并通过4辆车的测试数据,对其进行验证。结果显示,新的评价方法可以很准确地给出不同车辆的平顺性分类结果,并与主观评价有很好的相关性。

关 键 词：汽车平顺性评价 振动信号画像 图像识别 深度学习 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]