[发明专利]一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法在审
| 申请号： | 202011217728.1 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112464152A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 项超鹏;毛佳妮;谢珂 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08;G01R19/00;G01R31/00 |
| 代理公司： | 上海思牛达专利代理事务所(特殊普通合伙) 31355 | 代理人： | 雍常明 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法，涉及电磁阀故障诊断技术领域，包括以下步骤：预先采集电流传感器电流信息作为原始数据，并使用三层小波包对原始数据进行分解重构，获取信号集合，基于信号集合标定能量值，并构造特征值，得到特征向量将获取的特征向量筛选部分高区分度的特征值，分别作为训练样本和测试样本；建立BP神经网络模型，并选取训练样本进行训练，训练完成后将测试样本对BP神经网络模型进行测试，确定优化BP神经网络模型，用于判别故障分析诊断。本发明实现对电磁阀启动使用状况进行实施监测，诊断精确度高，可直接判别电磁阀是否安全，车辆能否正常使用，确保车内人员的安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 用电 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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