本文關(guān)鍵詞：基于樣本熵與ELM-Adaboost的懸架減振器異響聲品質(zhì)預(yù)測

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【摘要】：車輛懸架減振器異響嚴(yán)重削弱了車內(nèi)聲品質(zhì),針對該異響問題設(shè)計并開展了不同路況條件下的整車道路試驗,對采集到的車內(nèi)噪聲信號分別計算A計權(quán)聲壓級與心理聲學(xué)客觀參量(響度、尖銳度、語音清晰度、抖動度和粗糙度)以提取減振器異響特征信息,并將其與主觀評價進(jìn)行了相關(guān)分析。另一方面,再引入小波包分解與樣本熵的概念,對減振器異響特征信息進(jìn)行了有效地提取,同時提出基于Adaboost的極限學(xué)習(xí)機(ELM)算法,建立了減振器異響聲品質(zhì)預(yù)測改進(jìn)模型,并將其與支持向量機(Support Vector Machine,SVM)、廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized Regression Neural Network,GRNN)進(jìn)行對比。研究結(jié)果表明:傳統(tǒng)的A計權(quán)聲壓與心理聲學(xué)指標(biāo)不能有效地用于減振器異響聲品質(zhì)預(yù)測而結(jié)合小波包樣本熵提取的異響特征與ELM-Adaboost算法能有效地對減振器異響聲品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測,并且效果優(yōu)于SVM與GRNN。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 減振器異響 聲品質(zhì) 小波包 樣本熵 Adaboost 極限學(xué)習(xí)機
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51475387) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金——科技創(chuàng)新項目(SWJTU12CX036)
【分類號】：U463.33
【正文快照】：

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本文編號：888696