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基于特征分析和深度学习神经网络的声发射信号分类( Acoustic Emission Signal Classification Using Feature Analysis and Deep Learning Neural Network )
JD Wu YH Wong WJ Luo KC Yao
近年来，随着人工智能的发展，深度学习在机械系统信号分类中得到了广泛的应用，但不同特征提取方式对深度学习神经网络的效率和效果的影响更为重要。本文提出了一种基于发动机声发射信号的时域、频域和小波变换域深度学习网络技术的车辆分类方法，并进行了比较。在信号分类中，不同的特征提取在不同的分解层次上表现出来，可以用来识别不同的声学条件。在实验工作中，当来自10个不同地面车辆的发动机运行时，将测量到的声音信号转换为数字信号，并利用深度学习方法对建立的数据集进行分类识别。本文对不同信号域的样本数、识别率和识别时间进行了比较和讨论。最后，实验结果和数据分析表明，与传统的时域和频域信号相比，利用小波信号和深度学习方法可以获得更好的识别时间和识别率。
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