【摘 要】
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本文在汽车动力学相关理论的基础上对载重与汽车动力相关性进行了细致的分析,同时对特定工况下载重与动力学物理量之间的相关性进行了探讨。随后以新能源汽车载重检测技术为
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本文在汽车动力学相关理论的基础上对载重与汽车动力相关性进行了细致的分析,同时对特定工况下载重与动力学物理量之间的相关性进行了探讨。随后以新能源汽车载重检测技术为研究背景,以动态测量、无传感器的方式为基础技术路线,基于国内外相关研究现状,开创性的提出使用深度学习进行新能源汽车无传感器的动态载重检测,并对具体方法进行了探索。本文的研究从数据获取、数据处理、数据分析等角度对基于深度学习的神经网络载重测量方法进行了展开,比较了DNN、LSTM、GRU、Bi-GRU-DNN等方法的原理及应用,并针对载重实验的特点对网络进行了调整,完成了多种网络的训练,同时对四种不同网络的实验结果进行了对比分析。然后通过实车测试,验证了本研究设计的深度学习网络在实车载重估计任务上的可行性。基于实车载重实验结果缺陷的分析,指出了载重深度神经网络在实车测试中表现出来的优点和缺陷。随后,本文为解决载重深度网络存在的鲁棒性缺陷,提出两种解决策略。考虑到实施的经济性,本文重点研究了基于卡尔曼滤波的信息融合技术,并针对GRU载重网络进行设计实现了软件算法。最终,通过实车测试,分析论证了信息融合技术对载重网络性能的优化可行性。从最终结果来看,载重网络的估计精度与稳定性确实得到了明显提升。
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