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基于VMD和一维卷积神经网络的缸压识别
1
作者
赵慧敏
王双朋
+2 位作者
梅检民
常春
崔红余
《军事交通学报》
2022年第3期32-37,共6页
为提高发动机气缸压力的识别精度,提出一种基于VMD和一维卷积神经网络的缸压识别新方法。首先采集缸盖振动信号和缸内压力信号,利用VMD对振动信号进行降噪,然后将降噪后的信号和缸压信号输入到一维卷积神经网络进行训练,最后将测试集中...
为提高发动机气缸压力的识别精度,提出一种基于VMD和一维卷积神经网络的缸压识别新方法。首先采集缸盖振动信号和缸内压力信号,利用VMD对振动信号进行降噪,然后将降噪后的信号和缸压信号输入到一维卷积神经网络进行训练,最后将测试集中的振动信号输入到训练好的网络,来识别缸压信号。结果表明,基于VMD降噪和一维卷积神经网络的缸压识别精度更高。
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关键词
一维卷积神经网络
变分模态分解
缸压识别
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职称材料
题名
基于VMD和一维卷积神经网络的缸压识别
1
作者
赵慧敏
王双朋
梅检民
常春
崔红余
机构
陆军军事交通学院
第
出处
《军事交通学报》
2022年第3期32-37,共6页
基金
军队重点项目
文摘
为提高发动机气缸压力的识别精度,提出一种基于VMD和一维卷积神经网络的缸压识别新方法。首先采集缸盖振动信号和缸内压力信号,利用VMD对振动信号进行降噪,然后将降噪后的信号和缸压信号输入到一维卷积神经网络进行训练,最后将测试集中的振动信号输入到训练好的网络,来识别缸压信号。结果表明,基于VMD降噪和一维卷积神经网络的缸压识别精度更高。
关键词
一维卷积神经网络
变分模态分解
缸压识别
Keywords
one-dimensional convolutional neural network
variational mode decomposition
cylinder pressure identification
分类号
TK423 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于VMD和一维卷积神经网络的缸压识别
赵慧敏
王双朋
梅检民
常春
崔红余
《军事交通学报》
2022
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