兵工学报
兵工學報
병공학보
Acta Armamentarii
2015年
10期
1832-1840
,共9页
兵器科学与技术%双层隐马尔可夫模型%重型车辆%行驶状态辨识%侧翻预警
兵器科學與技術%雙層隱馬爾可伕模型%重型車輛%行駛狀態辨識%側翻預警
병기과학여기술%쌍층은마이가부모형%중형차량%행사상태변식%측번예경
ordnance science and technology%double-layer hidden Markov model%heavy duty vehicle%driving status identification%rollover warning
为实时监测并发现重型车辆危险行驶姿态,在重型车辆侧翻预警系统中,采用一种基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法,动态辨识重型车辆行驶状态.选取典型重型车辆行驶工况,采集相应工况数据,采用T-G检验法对数据序列进行剔除异常数据预处理.利用K-means算法设定重型车辆行驶状态的阈值.利用Baum-Welch算法对双层隐马尔可夫模型进行优化,应用优化后的隐马尔可夫模型进行重型车辆行驶状态在线辨识.辨识结果表明:该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的车辆行驶状态,并且具有很好的实时性.
為實時鑑測併髮現重型車輛危險行駛姿態,在重型車輛側翻預警繫統中,採用一種基于雙層隱馬爾可伕模型的重型車輛行駛狀態辨識方法,動態辨識重型車輛行駛狀態.選取典型重型車輛行駛工況,採集相應工況數據,採用T-G檢驗法對數據序列進行剔除異常數據預處理.利用K-means算法設定重型車輛行駛狀態的閾值.利用Baum-Welch算法對雙層隱馬爾可伕模型進行優化,應用優化後的隱馬爾可伕模型進行重型車輛行駛狀態在線辨識.辨識結果錶明:該模型可準確、高效地辨識各箇單一和複閤工況下的車輛行駛狀態,併且具有很好的實時性.
위실시감측병발현중형차량위험행사자태,재중형차량측번예경계통중,채용일충기우쌍층은마이가부모형적중형차량행사상태변식방법,동태변식중형차량행사상태.선취전형중형차량행사공황,채집상응공황수거,채용T-G검험법대수거서렬진행척제이상수거예처리.이용K-means산법설정중형차량행사상태적역치.이용Baum-Welch산법대쌍층은마이가부모형진행우화,응용우화후적은마이가부모형진행중형차량행사상태재선변식.변식결과표명:해모형가준학、고효지변식각개단일화복합공황하적차량행사상태,병차구유흔호적실시성.
