Estimation Method of Knocking Sound and In-cylinder Pressure from Engine Radiation Noise by Deep Learning (Third Report)
深層学習によるエンジン放射音からのノッキング音と筒内圧の推定手法（第3報）
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- Publication code
- 20214133
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.52 No.2
- Pages
- 263-268(Total 6 p)
- Date of publication
- Mar 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 技術論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | TechnicalPaper |
| Author(J) | 1) 笠原 太郎, 2) 渡部 光, 3) 池田 太一, 4) 吉越 洋志 |
| Author(E) | 1) Taro Kasahara, 2) Hikaru Watabe, 3) Taichi Ikeda, 4) Hiroshi Yoshikoshi |
| Affiliation(J) | 1) 小野測器, 2) 小野測器, 3) 小野測器, 4) 小野測器 |
| Abstract(J) | 筆者らは、マイクロホンで測定したエンジン放射音から、ノッキング音と筒内圧力に重畳したノッキング成分を推定する深層学習モデルを開発し、このモデルを用いたノッキング検知手法を提案してきた。本報ではノッキング音の大きさの評価を目的とし、エンジン放射音からノッキング音を分離する改良モデルを提案する。 Translation |
| Abstract(E) | The deep learning model we developed estimates knocking sound pressure and knocking component superimposed on in-cylinder pressure from engine radiation noise measured by a microphone. This model obtains the time frequency mask and frequency response from many pair data of engine radiation noise and in-cylinder pressure. The time frequency mask extracts the knocking sound from engine radiation noise. The frequency response converts the extracted knocking sound into the knocking component superimposed on in-cylinder pressure. We propose an improved model to separate the knocking sound from the engine radiated sound in order to evaluate the magnitude of the knocking sound. |
