Weightless neural network-based fault diagnosis in suspension system
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Vehicle suspension systems play a critical role in ensuring passenger comfort and safety. Detecting faults in these systems is vital for maintaining safety, performance, and cost-effectiveness. Traditional inspection methods have limitations, such as visual checks, bounce tests, and alignment assessments. This study explores Wilkie, Stonham, and Aleksander Recognition Device (WiSARD), a weightless neural network (WNN), for suspension fault diagnosis. A WNN model is employed to classify suspension system faults using sensor data. The dataset includes both normal and faulty conditions to train the model. The study assesses WiSARD under various fault conditions, including strut damage, mount failure, worn-out components, and low wheel pressure. Comparative evaluations demonstrate that the approach outperforms other classification techniques, achieving an impressive 95.63% accuracy with a rapid 0.05-second computation time for test data. This WNN-based method proves superior in detecting suspension faults and holds potential as a candidate for real-time vehicle fault diagnosis systems.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Weightless neural network-based fault diagnosis in suspension system
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- Centre for Evaluation in Education and Science (CEON/CEES)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Vellore Institute of Technology University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Student Vellore Institute of Technology Chennai -Campus School of Mechanical Engineering (SMEC) India pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Postdoctoral Fellow Vellore Institute of Technology Chennai -Campus School of Mechanical Engineering (SMEC) India pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Professor Vellore Institute of Technology Chennai -Campus School of Mechanical Engineering (SMEC) India pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Research Scholar Vellore Institute of Technology Chennai -Campus School of Mechanical Engineering (SMEC) India pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Vellore Institute of Technology University, Student Vellore Institute of Technology Chennai -Campus School of Mechanical Engineering (SMEC) India et Postdoctoral Fellow Vellore Institute of Technology Chennai -Campus School of Mechanical Engineering (SMEC) India, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.