用混沌参数甄别车辆悬架振动信号的周期性

悬架—车轮系统隔振参数选择的正确与否取决于系统振动信号周期性的好坏,而单纯用肉眼无法有效判别振动信号周期性的差别。用Grassberger-Procaccia(G-P)算法和小数据量法合理选择嵌入维数、延迟时间和序列平均周期等重要参数,并且在对数曲线图中准确划定无标度区,以得到比较客观的关联维数和最大Lyapunov指数。结果表明:采用关联维和最大Lyapunov指数作为判据,可以对悬架—车轮系统振动信号作周期性甄别,从而更准确地评价汽车悬架隔振性能。