Применение методов цифровой обработки сигналов и  машинного обучения для ранней диагностики отклонений в работе двигателя

Раловец, А. А.; Мискевич, П. Л.; Деменковец, Д. В.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52720

Title:	Применение методов цифровой обработки сигналов и машинного обучения для ранней диагностики отклонений в работе двигателя
Other Titles:	Application of digital signal processing and machine learning methods for early diagnosis of deviations in engine operation
Authors:	Раловец, А. А. Мискевич, П. Л. Деменковец, Д. В.
Keywords:	материалы конференций;двигатели;машинное обучение;цифровая обработка сигналов;звуковые сигналы
Issue Date:	2023
Publisher:	БГУИР
Citation:	Раловец, А. А. Применение методов цифровой обработки сигналов и машинного обучения для ранней диагностики отклонений в работе двигателя = Application of digital signal processing and machine learning methods for early diagnosis of deviations in engine operation / А. А. Раловец, П. Л. Мискевич, Д. В. Деменковец // Компьютерные системы и сети : сборник статей 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 17–21 апреля 2023 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2023. – С. 370–372.
Abstract:	Статья посвящена исследованию возможности применения цифровой обработки звукового сигнала автомобиля для ранней диагностики неисправностей двигателя. Для автоматического выявления отклонений в работе двигателя было предложено использовать анализ частотных характеристик звука в сочетании с методами машинного обучения. Результаты эксперимента показали работоспособность предложенного метода.
Alternative abstract:	The article is dedicated to studying the possibility of using digital processing of vehicle sound signals for early diagnosis of engine malfunctions. To automatically detect deviations in engine operation, the analysis of sound frequency characteristics in combination with machine learning methods was proposed. The experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed method.
URI:	https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52720
Appears in Collections:	Компьютерные системы и сети : материалы 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2023)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Ralovec_Primenenie.pdf		572.16 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record Google Scholar