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基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究
被引量：
1
1
作者
朱天军
孔现伟
李彬
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1832-1840,共9页
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...
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。
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关键词
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
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职称材料
基于Kohonen-SVM模型的驾驶行为险态动态辨识
被引量：
3
2
作者
唐智慧
郑伟皓
吴海涛
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1386-1390,共5页
对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机（SVM）的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、...
对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机（SVM）的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8 400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明：该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。
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关键词
安全管理工程
危险状态辨识
KOHONEN神经网络
支持向量机
驾驶行为
动态辨识
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职称材料
基于机器视觉的客运车辆危险行驶状态辨识技术研究
被引量：
1
3
作者
胡闰秀
刘永涛
《汽车实用技术》
2015年第11期20-22,共3页
为了提高客运车辆危险驾驶状态的辨识效能,提出利用机器视觉辨识危险驾驶行为。使用车载CCD实时采集路面图像,依据图像处理算法检测车道标识线的位置以及本车与前方目标车辆的实时距离,建立了车辆横向偏航辨识模型和车辆纵向危险行驶状...
为了提高客运车辆危险驾驶状态的辨识效能,提出利用机器视觉辨识危险驾驶行为。使用车载CCD实时采集路面图像,依据图像处理算法检测车道标识线的位置以及本车与前方目标车辆的实时距离,建立了车辆横向偏航辨识模型和车辆纵向危险行驶状态辨识模型;结合所建模型的辨识结果,确定预警方案。实车试验结果表明,所建模型能有效辨识车辆横向偏航和纵向跟车过近危险行驶行为,可用来降低潜在的危险驾驶行为,提高车辆在途行驶安全性。
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关键词
机器视觉
横向偏航
纵向危险行驶状态
辨识
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职称材料
薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断方案设计
被引量：
1
4
作者
赵海贤
田辉
李国超
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2022年第5期201-204,共4页
传统的传动齿轮不确定性失效诊断方案的诊断结果不够精准,为此提出薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断方案设计。基于齿轮不确定性失效状态识别模型,利用SVM分解信号特征频率,设定失效状态的特征参数,随机选取样本训练,实现不确定性...
传统的传动齿轮不确定性失效诊断方案的诊断结果不够精准,为此提出薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断方案设计。基于齿轮不确定性失效状态识别模型,利用SVM分解信号特征频率,设定失效状态的特征参数,随机选取样本训练,实现不确定性失效状态识别,再根据齿轮传动系统模型,得到电磁转矩特征,提取薄煤层采煤机传动齿轮的电磁转矩特征,结合薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断流程设计,实现齿轮不确定性失效诊断。实验结果表明,提出的诊断方案受训练时长和训练次数的影响较小,其诊断准确率提高到95%以上。
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关键词
传动齿轮
采煤机
诊断方案
不确定性失效
状态识别
特征提取
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职称材料
题名
基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究
被引量：
1
1
作者
朱天军
孔现伟
李彬
机构
河北工程大学装备制造学院
中国汽车技术研究中心汽车工程研究院
康考迪亚大学机械与工业工程系高级车辆工程研究中心
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1832-1840,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51205105)
河北省自然科学基金项目(E2012402014)
文摘
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。
关键词
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
Keywords
ordnance
science
and
technology
double-layer
hidden
Markov
model
heavy
duty
vehicle
driving
status
identification
rollover
warning
分类号
U462.2 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于Kohonen-SVM模型的驾驶行为险态动态辨识
被引量：
3
2
作者
唐智慧
郑伟皓
吴海涛
机构
西南交通大学交通运输与物流学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1386-1390,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0802209)
文摘
对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机（SVM）的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8 400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明：该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。
关键词
安全管理工程
危险状态辨识
KOHONEN神经网络
支持向量机
驾驶行为
动态辨识
Keywords
safety
control
driving
risk
status
identification
Kohonen
neural
network
support
vector
machine
driving
behavior
dynamic
identification
分类号
X912.9 [环境科学与工程—安全科学]
下载PDF
职称材料
题名
基于机器视觉的客运车辆危险行驶状态辨识技术研究
被引量：
1
3
作者
胡闰秀
刘永涛
机构
陕西省汽车检测站
长安大学汽车学院
出处
《汽车实用技术》
2015年第11期20-22,共3页
基金
国家自然科学基金面上项目(51278062)
文摘
为了提高客运车辆危险驾驶状态的辨识效能,提出利用机器视觉辨识危险驾驶行为。使用车载CCD实时采集路面图像,依据图像处理算法检测车道标识线的位置以及本车与前方目标车辆的实时距离,建立了车辆横向偏航辨识模型和车辆纵向危险行驶状态辨识模型;结合所建模型的辨识结果,确定预警方案。实车试验结果表明,所建模型能有效辨识车辆横向偏航和纵向跟车过近危险行驶行为,可用来降低潜在的危险驾驶行为,提高车辆在途行驶安全性。
关键词
机器视觉
横向偏航
纵向危险行驶状态
辨识
Keywords
Machine
vision
lateral
departure
longitudinal
dangerous
driving
status
identification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断方案设计
被引量：
1
4
作者
赵海贤
田辉
李国超
机构
河北石油职业技术大学
出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2022年第5期201-204,共4页
基金
河北省自然科学基金项目(2016科技厅E2016411008)。
文摘
传统的传动齿轮不确定性失效诊断方案的诊断结果不够精准,为此提出薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断方案设计。基于齿轮不确定性失效状态识别模型,利用SVM分解信号特征频率,设定失效状态的特征参数,随机选取样本训练,实现不确定性失效状态识别,再根据齿轮传动系统模型,得到电磁转矩特征,提取薄煤层采煤机传动齿轮的电磁转矩特征,结合薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断流程设计,实现齿轮不确定性失效诊断。实验结果表明,提出的诊断方案受训练时长和训练次数的影响较小,其诊断准确率提高到95%以上。
关键词
传动齿轮
采煤机
诊断方案
不确定性失效
状态识别
特征提取
Keywords
drive
gear
coal
cutter
diagnostic
scheme
uncertain
failure
status
identification
feature
extraction
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双层隐马尔可夫模型的重型车辆行驶状态辨识方法研究
朱天军
孔现伟
李彬
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
2
基于Kohonen-SVM模型的驾驶行为险态动态辨识
唐智慧
郑伟皓
吴海涛
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
3
基于机器视觉的客运车辆危险行驶状态辨识技术研究
胡闰秀
刘永涛
《汽车实用技术》
2015
1
下载PDF
职称材料
4
薄煤层采煤机传动齿轮不确定性失效诊断方案设计
赵海贤
田辉
李国超
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
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