【摘 要】
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为研制取代人耳识别车辆调光电机异音故障的自动化检测设备,提出了一种基于改进BP神经网络的电机装置异音诊断方法。该方法根据人耳识别的听觉感受将电机装置声品质信号划分
【基金项目】
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江苏省重点研发计划(BE2017008)
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为研制取代人耳识别车辆调光电机异音故障的自动化检测设备,提出了一种基于改进BP神经网络的电机装置异音诊断方法。该方法根据人耳识别的听觉感受将电机装置声品质信号划分为3种异音、1种正常音。从电机工况中提取表征时域、频域的异音特征参数各3个,提取基于小波基函数的小波包4层分解各子频带能量谱归一化参数16个,并采用主成分分析法对异音特征参数进行降维简化数据结构,选取累积贡献度大于92%的8个特征参数主分量成分。然后基于Matlab变学习速率和有动量的梯度下降法改进BP神经网络算法,构建电机装置异音识别分类器。测
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