[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的智能汽车轮胎偏磨预测方法在审
| 申请号： | 202110897163.4 | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113761649A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 周海超;关浩东;李慧云;王国林 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/23;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的智能汽车轮胎偏磨预测方法，包括获取基础数据、构建训练集X和验证集C、建立轮胎偏磨预测模型和轮胎偏磨预测四个步骤；实时采集轮胎的振动信号数据，对采集到振动信号截取和归一化获得测试样本，将测试样本输入到训练完成的轮胎偏磨预测模型中，得到汽车轮胎的偏磨预测结果。有益效果：本发明根据采集到的轮胎的振动信号数据进行汽车轮胎偏磨预测，其建立的汽车轮胎偏磨预测模型能够自动的提取数据中的特征，在不需要停车检测的情况下，可以实时有效的检测轮胎偏磨状态，节省人力的同时降低了经济损失，提高了汽车的轮胎状态监测与安全续航行驶能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 智能 汽车轮胎 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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