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摘要
提出了一种基于拖拉机悬架动态参数的路面高程计算方法和路面等级识别算法。由于车轮与路面之间存在直接关系，可根据拖拉机悬架非簧载质量加速度逆向计算路面高程，并建立路面高程逆推导模型。利用BP神经网络算法进行路面等级识别，选取与路面等级之间存在直接关系的非簧载质量加速度、簧载质量加速度和车速3个参数为路面等级识别的依据，即BP神经网络的输入层节点。建立了拖拉机二自由度四分之一模型，并在MatLab/Simulink平台中搭建仿真模型，得到了在各类型路面为输入时的路面高程计算和路面等级识别情况。仿真结果表明：由逆推导模型计算得到的路面高程能很好地反映原始路面高程，且路面等级识别具有较高的计算精度。
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