基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测

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

所属期刊栏目：46

分类号：U464;TP206.3(汽车工程)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45