基于DBNs的车辆悬架减振器异响鉴别方法

• 作者: 丁渭平 李人宪 杨明亮 杨琪 黄海波
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 减振器 异响鉴别 深度学习 玻尔兹曼机 深度信念网络
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 776-782
• 页数: 7页
• 分类号: U463.1|U467.1
• 字数: 5345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2015.05.002

摘要

针对人工经验提取特征进行减振器异响鉴别的复杂性与不可扩展性的问题,分析了深度信念网络(deep belief networks,DBNs)在减振器异响鉴别中的应用,并结合减振器整车与台架试验提出了完整的减振器异响鉴别流程.该方法只需将收集到的减振器活塞杆顶端振动加速度信号作为输入,经过DBNs模型逐层特征学习便可进行减振器异响鉴别.同时将鉴别结果与经典的BP神经网络、支持向量机以及传统的3种人工特征提取方法进行对比分析.结果表明:在输入仅为原始信号的条件下,深度信念网络模型对减振器异响鉴别的准确率为96.7％,表明了深度信念网络在减振器异响甄别中的优越性,具有广泛的工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李人宪	西南交通大学机械工程学院	73	851	16.0	25.0
2	杨明亮	西南交通大学机械工程学院	50	229	9.0	12.0
3	丁渭平	西南交通大学机械工程学院	62	378	11.0	16.0
4	黄海波	西南交通大学机械工程学院	15	55	5.0	7.0
5	杨琪	西南交通大学信息科学与技术学院	6	53	4.0	6.0