基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测

• 作者: 鲍文霞 刘杨 杨先军 梁栋
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 机动车发动机 故障检测 门控双卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 电子与自动化技术
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: U464|TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2022.02.006

摘要

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.