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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
引用本文:鲍文霞,刘杨,杨先军,梁栋.基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测[J].安徽大学学报(自然科学版),2022,46(2):39-45.
作者姓名:鲍文霞  刘杨  杨先军  梁栋
作者单位:安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽 合肥 230601,中国科学院 合肥物质科学研究院,安徽 合肥 230031
基金项目:国家重点研发计划(2020YFF0303800);;国家自然科学基金资助项目(61672032);
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.

关 键 词:机动车发动机  故障检测  门控双卷积神经网络

Motor vehicle engine fault diagnosis based on gated double convolutional neural network
BAO Wenxia,LIU Yang,YANG Xianjun,LIANG Dong.Motor vehicle engine fault diagnosis based on gated double convolutional neural network[J].Journal of Anhui University(Natural Sciences),2022,46(2):39-45.
Authors:BAO Wenxia  LIU Yang  YANG Xianjun  LIANG Dong
Abstract:
Keywords:
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