【摘 要】
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为实现汽车调光电机装置异音检测的自动化,本文采用机器学习的方法开展产品异音识别研究。在分析确定产品异音来源的基础上,采集正常件和异音件的振动信号,利用小波包分解,结
【机 构】
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南京林业大学汽车与交通工程学院,艾默林汽车活动照明组件有限公司
【基金项目】
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2017年江苏省重点研发计划(BE2017008)
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为实现汽车调光电机装置异音检测的自动化,本文采用机器学习的方法开展产品异音识别研究。在分析确定产品异音来源的基础上,采集正常件和异音件的振动信号,利用小波包分解,结合时频域分析,在能量谱和时域特征中提取10个特征向量,基于BP神经网络对200个信号样本进行机器学习分类。并对20个样件进行试验,识别汽车调光电机异音的正确率达到96.7%。研究表明,采用机器学习的方法能够有效地识别电机异音,此研究具有工程应用价值。
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