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基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测
被引量：
2
1
作者
鲍文霞
刘杨
+1 位作者
杨先军
梁栋
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期39-45,共7页
采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知:支持向量机(support vector machine,...
采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知:支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低,该文方法的检测准确率最高;对声信号进行加噪和调音时,该文方法表现出好的鲁棒性.
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关键词
机动车发动机
故障检测
门控双卷积神经网络
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职称材料
题名
基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测
被引量：
2
1
作者
鲍文霞
刘杨
杨先军
梁栋
机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
中国科学院合肥物质科学研究院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期39-45,共7页
基金
国家重点研发计划(2020YFF0303800)
国家自然科学基金资助项目(61672032)。
文摘
采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知:支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低,该文方法的检测准确率最高;对声信号进行加噪和调音时,该文方法表现出好的鲁棒性.
关键词
机动车发动机
故障检测
门控双卷积神经网络
Keywords
motor vehicle engine
fault diagnosis
gated double convolutional neural network
分类号
U464 [机械工程—车辆工程]
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测
鲍文霞
刘杨
杨先军
梁栋
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
2
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