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基于小波散射深度序列神经网络的制动噪声分类识别
引用本文:姜天宇,靳畅,李天舒,李阳.基于小波散射深度序列神经网络的制动噪声分类识别[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(S1):26-31.
作者姓名:姜天宇  靳畅  李天舒  李阳
作者单位:同济大学 汽车学院,上海 201804
摘    要:为实现对制动噪声的智能化识别,研究了一种小波散射结合深度序列神经网络的识别方法。采用3层小波散射变换构造出制动噪声相应卡钳振动信号的小波散射多维特征向量。首先,以单层一维卷积神经网络(1DCNN)和单层双向长短时记忆网络(BiLSTM)为基础,将小波散射特征以序列形式和分别输入方式进行训练和测试;结果显示,与短时能量和短时平均过零率这类一维序列输入相比,小波散射变换多维特征输入能够大幅提高分类准确率。其次,针对网络欠拟合状况,建立的4层深度1DCNN与3层深度BiLSTM网络相比,其基础网络具有更强的特征捕捉能力,均进一步提高了制动噪声分类准确率。根据分类性能指标F1,4层1DCNN的整体性能均超过3层BiLSTM网络,并且具有训练参数数量较少的优越性。

关 键 词:制动噪声  小波散射  深度学习  一维卷积神经网络  长短时记忆网络
收稿时间:2022/8/10 0:00:00

Braking Noise Classification Based on Wavelet Scattering Deep Sequential Neural Network
JIANG Tianyu,JIN Chang,LI Tianshu,LI Yang.Braking Noise Classification Based on Wavelet Scattering Deep Sequential Neural Network[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2022,50(S1):26-31.
Authors:JIANG Tianyu  JIN Chang  LI Tianshu  LI Yang
Abstract:
Keywords:braking noise  wavelet scattering  deep learning  1D convolutional neural network  long short-term memory network
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