文件名称：基于Duhem模型和聚类的车辆减振器自动滞后特征识别
文件大小：535KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-01 15:27:49
damper; hystersis; clustering; feature extraction;
车辆悬架系统的阻尼器通常表现出不对称的非线性磁滞特性，这会影响悬架系统的控制精度。 未知车辆减震器的自动识别滞后特性可以减轻开发悬架系统的有效控制策略的负担。 根据Duhem磁滞模型，本文提出了一种基于模型的无监督分类方法，用于识别车辆减震器的磁滞特性。 通过为同一样本的不同力-位移磁滞回线构建Duhem模型，可以提取车辆减震器多元时间序列的显着磁滞特征。 在样本的模型参数方面，聚类方法用于将阻尼器分为不同的类别。 700个样本的聚类结果表明，基于模型的特征可以有效地描述车辆减震器的滞后特征。 与均值聚类聚类（HAC）相比，K均值和Fuzzy-C均值（FCM）更适合于对阻尼器模型特征数据进行聚类。