[发明专利]一种基于RBF径向基神经网络的汽车防抱死检测方法在审
| 申请号： | 201810393821.4 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108956153A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 周武能;尤亚锋;闾斯瑶 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G01M17/007 | 分类号： | G01M17/007;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所 31233 | 代理人： | 宋缨;钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于RBF径向基神经网络的汽车防抱死检测方法，包括以下步骤：先是利用测速传感器对汽车四个车轮车速数据进行采集和处理，然后选择合适的径向基神经网络模型和参数对数据进行训练和学习。再用原先采集的部分有效数据进行验证，用来检验所建立的神经网络的合理性。最后用新数据进行故障预测。本发明能够快速准确的判断出是否需要启动防抱死系统，从而降低了事故发生率。 | ||
| 搜索关键词： | 径向基神经网络 防抱死 汽车 采集 测速传感器 防抱死系统 事故发生率 车速数据 故障预测 神经网络 有效数据 新数据 检测 合理性 车轮 验证 检验 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于RBF径向基神经网络的汽车防抱死检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选取数据样本：对传感器采集到的汽车四个车轮的速度进行筛选处理；(2)对故障类型进行编码：1代表发生了相应的故障，0代表无故障；(3)建立RBF神经网络：选取合适的RBF径向基神经网络训练参数；(4)训练RBF神经网络：把数据样本中的数据放到建立的RBF神经网络进行训练；(5)测试网络：将未进行训练的数据进行检测并测试网络效果，判断是否启用防抱死系统。
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