首页> 中文期刊> 《大众标准化》 >基于小波分析和支持向量机的立体车库内汽车发动机状态识别研究

基于小波分析和支持向量机的立体车库内汽车发动机状态识别研究

         

摘要

智能立体车库已广泛应用于日常生活,针对车辆运行过程中因人为未关闭汽车发动机导致的重大安全事故频发现象,车库安全检测系统的完善势在必行.文章采用小波分析和支持向量机开发了一种复杂环境下立体车库内检测发动机状态的方法.首先采用麦克风对不同的汽车发动机、不同车库环境的情况进行声音采集,然后通过数据分析得出发动机声音信号属于与复杂环境相对应的低频分量,对分解后的信号应用选取固定频率波段的方法,以滤除车库环境下的高频信号;最后在有无发动机运行的两种状态下提取信号分量的特征,训练分类识别模型,文章采用支持向量机算法对现场发动机数据进行预测,结果表明,采用小波的方法用于复杂环境下的发动机声音识别检测,SVM能够准确识别发动机状态,满足车库需求.

著录项

  • 来源
    《大众标准化》 |2021年第23期|99-103|共5页
  • 作者单位

    中北大学 电气与控制工程学院 山西 太原 030003;

    中北大学 电气与控制工程学院 山西 太原 030003;

    山西省检验检测中心(山西省标准计量技术研究院) 山西 太原 030012;

    山西省检验检测中心(山西省标准计量技术研究院) 山西 太原 030012;

    中北大学 电气与控制工程学院 山西 太原 030003;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    小波变换; 发动机; 特征提取; 支持向量机;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号