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基于卷积神经网络的发动机齿轮啸叫识别方法: 收藏
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引用; 《柴油机设计与制造》2023年第2期29卷 39-43页; 作者：邹佳烨上海新动力汽车科技股份有限公司上海200438; 传统发动机生产线对发动机齿轮啸叫的识别基于人工判定,即对每台装配该齿轮系的发动机进行试车,人工识别齿轮啸叫问题,但人工识别工作量大、效率较低。因此,提出录制发动机在试车时产生的音频数据,利用短时傅里叶变换对其进行预处理,转...; 传统发动机生产线对发动机齿轮啸叫的识别基于人工判定,即对每台装配该齿轮系的发动机进行试车,人工识别齿轮啸叫问题,但人工识别工作量大、效率较低。因此,提出录制发动机在试车时产生的音频数据,利用短时傅里叶变换对其进行预处理,转换成色谱图,再用二值化和最大类间方差法(OTSU算法)对色谱图进行信息缩减,最后通过建立卷积神经网络的算法模型,智能筛选出有齿轮啸叫的发动机。结果表明:模型筛选啸叫齿轮的准确率为96%左右,该模型可以降低人工识别的误判率和工作量,提高识别效率。; 来源：详细信息评论

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