基于EEMD和熵理论的电动汽车制动意图识别方法
基于EEMD和熵理论的电动汽车制动意图识别方法
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DOI：
10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.08.010
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
马雷
中科院分区：
文献类型：
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作者：
王波;唐先智;王连东;杨树军;马雷
为抑制制动踏板信号中存在的间歇性成分或脉冲成分所造成的信号分解过程中的模式混叠现象,进一步提高制动意图识别的准确率和实时性,本文中提出了基于平均经验模式分解(EEMD)和熵理论的电动汽车驾驶员制动意图聚类识别法。首先,运用EEMD算法将制动踏板信号分解为IMF分量,以抑制模式混叠现象,更准确地提取制动踏板信号特征。接着,运用Shannon熵对IMF分量进行筛选,以减少特征提取的计算量。再用样本熵提取筛选后的制动踏板信号IMF分量的特征,得到不同制动意图的制动踏板信号特征向量。最后,运用聚类算法对制动意图进行识别。离线试验和实时试验的结果表明,基于EEMD和熵理论的制动意图聚类识别法比基于HHT的制动意图识别法具有更高的识别准确率和更好的实时性。