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针对传统方法在识别路面不平度时需要消耗大量的人力物力且识别精度不理想等问题,该文提出一种基于非线性有源自回归(NARX)神经网络识别路面不平度的方法。使用ADAMS软件建立某SUV车型的整车模型。以左前与右后悬架动挠度、车身绕质心俯仰角位移、车身绕质心侧倾角速度、左前与右后车轮垂直加速度以及车身质心垂直加速度共7个车辆响应的数据样本点作为NARX神经网络的输入,以对应的路面不平度作为NARX神经网络的输出,建立NARX神经网络模型。通过仿真得到相关系数为97.577%,均方根误差为0.0037。另取A、B