【摘 要】
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论文主要完成以下几个方面:1.论文首先在分析汽车电机噪声、振动特性的基础上,考虑到现场背景噪声对检测的不利影响,提出了基于汽车电机振动信号的噪声检测方法.2.对所采集的
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论文主要完成以下几个方面:1.论文首先在分析汽车电机噪声、振动特性的基础上,考虑到现场背景噪声对检测的不利影响,提出了基于汽车电机振动信号的噪声检测方法.2.对所采集的电机振动信号,论文使用AR建模方法,得到信号的模型参数并以此构造判别函数.3.基于神经网络的智能故障诊断具有自组织自学习、容错性强等优点,所以论文结合MATLAB提供的实用工具箱—NeuralNetworksToolbox(神经网络工具箱)和LabVIEW环境下的MATLABScript模块,根据噪声特征值建立电机噪声检测的BP网络模型.4. 论文提出了在LabVIEW平台上开发的基于振动信号的电机噪声在线检测系统,方便可靠,解决了电机制造厂检测电机噪声的难题.
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