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基于小波变换和神经网络的汽车安全部件故障识别

Fault Recognition of Automotive Safety Parts Based on Ripplet Change Theory and Neural Net Technology
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摘要 汽车安全部件的工作状态直接影响汽车的安全行驶,运用小波变换理论对汽车在不同部件参数作用下的运动参量进行小波分解。提取相关低频信号和车辆动态评价指标作为汽车运动的特征值,结合神经网络技术进行了部分安全部件的故障状态识别。 The working status of automotive safety parts shall effect directly the automotive safety driving. The ripplet decomposition is conducted for motor vehicle dynamic parameter under action of different parts parameters by the ripplet change theory. Take the related low frequency signal and vehicle dynamic assessment index as the characteristic value of automotive motion and conduct the fault status recognition for some automotive parts by neural network technology.
出处 《汽车技术》 北大核心 2001年第2期34-37,共4页 Automobile Technology
关键词 零部件 故障诊断 在线监测 汽车 安全部件 小波变换 神经网络 Parts, Safety, Fault, Detection
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