[發明專利]一種汽車調光電機裝置的異音識別方法

在審

• 申請號: 201810945473.7
• 申請日: 2018-08-20
• 公開（公告）號: CN109115330A
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發明（設計）人: 鄭燕萍;張新;江毓
• 申請（專利權）人: 南京林業大學
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 王清義

1.一種汽車調光電機裝置的異音識別方法,其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、采用加速度傳感器獲取汽車調光電機裝置的振動信號；

步驟2：對振動信號進行j層小波包分解；

步驟3：計算小波包分解的各頻帶的信號能量，歸一化處理各頻帶的信號能量，得到各頻帶的信號能量所占總能量的能量比；

步驟4：對振動信號進行時域特征分析從而得到多項時域特征參數；

步驟5：將步驟3得到的各頻帶的信號能量所占總能量的能量比和步驟4得到的多項時域特征參數組成總特征向量；

步驟6：構建BP神經網絡分類器；

步驟7：測試多組無異音的汽車調光電機裝置的振動信號和有異音的汽車調光電機裝置的振動信號，分別提取每組振動信號的總特征向量作為訓練樣本，將訓練樣本導入BP神經網絡分類器中進行分類學習，得到訓練好的BP神經網絡分類器；

步驟8：將被測的汽車調光電機裝置的振動信號的總特征向量輸入到訓練好的BP神經網絡分類器內，輸出該汽車調光電機裝置的聲音類別，所述聲音類別包括無異音和有異音。

2.根據權利要求1所述的汽車調光電機裝置的異音識別方法,其特征在于：所述步驟3包括以下步驟：

(1)根據Parseval能量積分可知信號在時域中的能量等于信號的2范數的平方，由步驟2得到小波分解j層，有2^j個頻帶，則各頻帶的信號能量E_j.m為：

其中，p＝N/2^j，N為原始信號的采樣點數，m為第j層小波包分解系數，即表示頻帶的序號；S_j,m為第m個頻帶的重構信號，x_m,n為重構信號的幅值；

(2)計算總能量，總能量為小波包分解的各頻帶的信號能量之和，表示為：

(3)歸一化處理各頻帶的信號能量，得到各頻帶的信號能量所占總能量的能量比，構造出歸一化的特征向量：

3.根據權利要求2所述的汽車調光電機裝置的異音識別方法,其特征在于：所述步驟4中的多項時域特征參數包括波峰因素和峭度。

4.根據權利要求3所述的汽車調光電機裝置的異音識別方法,其特征在于：所述步驟5中將步驟3得到的各頻帶的信號能量所占總能量的能量比和步驟4得到的多項時域特征參數組成總特征向量具體為：將步驟3得到的歸一化的特征向量、波峰因素和峭度組成總特征向量。

5.根據權利要求1所述的汽車調光電機裝置的異音識別方法,其特征在于：所述的步驟7中的將訓練樣本導入BP神經網絡分類器中進行分類學習，得到訓練好的BP神經網絡分類器具體為：將訓練樣本導入BP神經網絡分類器中，采用動量加自適應學習速率的梯度下降法對BP神經網絡分類器進行訓練，得到訓練好的BP神經網絡分類。