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基于小波包分解与机器学习的汽车调光电机异音识别
被引量：
7
1
作者
张新
郑燕萍
+1 位作者
Antoine AUGEIX
郑晓娇
《森林工程》
2019年第1期59-63,112,共6页
为实现汽车调光电机装置异音检测的自动化,本文采用机器学习的方法开展产品异音识别研究。在分析确定产品异音来源的基础上,采集正常件和异音件的振动信号,利用小波包分解,结合时频域分析,在能量谱和时域特征中提取10个特征向量,基于BP...
为实现汽车调光电机装置异音检测的自动化,本文采用机器学习的方法开展产品异音识别研究。在分析确定产品异音来源的基础上,采集正常件和异音件的振动信号,利用小波包分解,结合时频域分析,在能量谱和时域特征中提取10个特征向量,基于BP神经网络对200个信号样本进行机器学习分类。并对20个样件进行试验,识别汽车调光电机异音的正确率达到96.7%。研究表明,采用机器学习的方法能够有效地识别电机异音,此研究具有工程应用价值。
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关键词
调光
电机
装置
异音识别
机器学习
支持向量机
小波包
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职称材料
题名
基于小波包分解与机器学习的汽车调光电机异音识别
被引量：
7
1
作者
张新
郑燕萍
Antoine AUGEIX
郑晓娇
机构
南京林业大学汽车与交通工程学院
艾默林汽车活动照明组件有限公司
出处
《森林工程》
2019年第1期59-63,112,共6页
基金
2017年江苏省重点研发计划(BE2017008)
文摘
为实现汽车调光电机装置异音检测的自动化,本文采用机器学习的方法开展产品异音识别研究。在分析确定产品异音来源的基础上,采集正常件和异音件的振动信号,利用小波包分解,结合时频域分析,在能量谱和时域特征中提取10个特征向量,基于BP神经网络对200个信号样本进行机器学习分类。并对20个样件进行试验,识别汽车调光电机异音的正确率达到96.7%。研究表明,采用机器学习的方法能够有效地识别电机异音,此研究具有工程应用价值。
关键词
调光
电机
装置
异音识别
机器学习
支持向量机
小波包
Keywords
Dimming motor device
sound recognition
machine learning
support vector machine
wavelet packet
分类号
U468.4 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包分解与机器学习的汽车调光电机异音识别
张新
郑燕萍
Antoine AUGEIX
郑晓娇
《森林工程》
2019
7
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