基于车身加速度的路面谱测量及性能指标分析

发布时间：2017-10-02 23:36

  本文关键词：基于车身加速度的路面谱测量及性能指标分析

  更多相关文章： 路面平整度 加速度传感器 ARM Cortex-M4 车辆模型 深度神经网络

【摘要】：路面平整度是路面等级评定和路面施工验收时的一个重要指标,它直接反映了车辆行驶时的舒适度、安全性及路面的使用状态,为路面的维修和养护提供了重要参考依据[1~2]。如何快速便捷的进行路面谱测量并对其性能指标进行分析已成为一个具有现实意义的课题。随着嵌入式技术、传感器技术的快速发展,车辆悬架理论的不断成熟,通过非接触式检测法进行路面谱数据采集已逐渐成为主流。本文设计了一个利用车身加速度实现路面谱软测量的系统,即在不另外加装传感器的基础上,利用车辆自带的加速度传感器获取垂向加速度值,间接得到路面不平度信息,并对路面谱性能指标进行分析。本文首先通过理论推导证明了该系统实施方案的可行性,并通过ADAMS软件实现数学建模,着重研究了汽车悬架理论;其次选择飞思卡尔公司生产的以ARM Cortex-M4为内核的MK60DN512ZVLQ10微处理器为MCU,设计开发系统下位机,实现数据采集功能;接着利用C#.net语言设计开发系统上位机,实现对下位机采集系统的控制,并对数据进行分析处理;最后进行实车试验,将采集的数据作为原始数据,通过优化的深度神经网络算法对该数据进行处理,实现道路等级评定。试验结果表明,本文设计的基于车身加速度实现路面谱软测量的系统在原理上是可行的、合理的。相对于国内的路面检测设备多为进口,价格昂贵的现状,该系统具有很好的实用性和创新性。同样,将优化的深度神经网络算法运用于路面数据的分类中是可行的、高效的。本文完成的主要内容包括:1、路面谱软测量系统的理论推导;2、路面谱软测量系统的下位机软硬件设计;3、基于C#.NET平台的上位机数据采集系统整体设计;4、通过优化的深度神经网络算法对试验采集的原始数据进行结果分析,并对路面谱的性能指标进行分析,重构出三维路面图。
【关键词】：路面平整度 加速度传感器 ARM Cortex-M4 车辆模型 深度神经网络
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U416.2
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 研究背景综述12-13
• 1.2 路面不平度检测的研究现状13-18
• 1.2.1 路面平整度检测技术发展历程13-15
• 1.2.2 国外研究现状15-17
• 1.2.3 国内研究现状17-18
• 1.3 路面平整度性能指标18-19
• 1.4 论文来源及主要研究内容19-20
• 1.5 章节安排20
• 1.6 本章小结20-22
• 第2章 系统理论模型22-28
• 2.1 路面平整度的定义、检测方法及评价指标22-23
• 2.2 系统理论模型23-26
• 2.2.1 路面不平度测量理论23-24
• 2.2.2 车辆悬架模型分析24-26
• 2.3 路面不平度各性能指标间的关系26-27
• 2.3.1 功率谱密度PSD与平整度标准差σ之间的关系26-27
• 2.3.2 功率谱密度PSD与国际平整度指数IRI之间的关系27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 测量系统软硬件设计28-40
• 3.1 系统硬件设计28-34
• 3.1.1 信号采集模块29-30
• 3.1.2 信号调理模块30
• 3.1.3 核心控制模块30-31
• 3.1.4 通信模块31-33
• 3.1.5 电源模块33-34
• 3.2 系统嵌入式软件设计34-38
• 3.2.1 软件开发环境34
• 3.2.2 软件开发流程34-36
• 3.2.3 主要模块具体实现36-38
• 3.3 本章小结38-40
• 第4章 系统上位机软件设计40-46
• 4.1 软件的开发环境40
• 4.2 功能需求分析40-41
• 4.3 软件设计实现41-45
• 4.3.1 数据采集模块41-42
• 4.3.2 数据处理模块42-44
• 4.3.3 数据分析模块44-45
• 4.3.4 登陆退出模块45
• 4.4 本章小结45-46
• 第5章 数据处理算法46-56
• 5.1 研究背景46-48
• 5.1.1 路面识别算法研究现状46
• 5.1.2 深度神经网络研究现状46-48
• 5.2 深度神经网络48-52
• 5.2.1 深度神经网络结构48-49
• 5.2.2 深度神经网络训练算法49-52
• 5.3 深度神经网络算法优化52-54
• 5.4 本章小结54-56
• 第6章 实车试验与结果分析56-66
• 6.1 实车试验56-58
• 6.1.1 传感器标定56
• 6.1.2 试验系统搭建及参数设置56-58
• 6.2 数据处理58-63
• 6.2.1 系统建模58-61
• 6.2.2 道路数据处理61-62
• 6.2.3 深度神经网络算法设计62-63
• 6.3 结果分析63-65
• 6.3.1 算法性能分析63-64
• 6.3.2 路面三维重构64-65
• 6.4 本章小结65-66
• 总结与展望66-68
• 参考文献68-72
• 硕士期间论文发表情况72-74
• 致谢74-75
• 中文详细摘要75-77
• 英文详细摘要77-78

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本文编号：961810