一种电驱总成系统异响信号分类识别方法

本发明涉及声信号特征提取与分类领域，具体涉及一种电驱总成系统异响信号分类识别方法，通过构建基于深度残差网络的声学模型和卷积神经网络模型，并对小波降噪法进行改进；利用改进后的小波降噪法去除电驱总成系统异响信号中的噪声，通过卷积神经网络模型提取异响信号的特征，再利用基于深度残差网络的声学模型对异响信号进行识别和分类检测，实现了对电驱总成系统异响信号的准确识别、分类，有助于在早期就定位故障部件，从而避免因故障诊断延误引发更为严重的系统故障及重大经济损失，能够减少电驱总成系统的安全隐患。