针对于车轮多边形阶次发展趋势，运用高精度车轮周向不平顺检测设备进行测量，整合检测到的历史数据，提出了一种基于灰色神经网络的车轮多边形阶次预测模型。该模型充分运用了灰色模型计算量小，不需要大量样本数据的特点以及BP神经网络较强的非线性映射能力，利用该模型对车轮周向每个采样点的不平顺数据进行预测，再通过离散傅里叶变换和滤波处理得出该车轮各个阶次的粗糙度等级，以此来判断车轮多边形阶次的发展，较大程度上解决目前车轮镟修不及时等问题。
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