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题名模糊C均值聚类在舰船电气系统故障自动检测中的应用
被引量：2
- 1
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作者
卫敏
杨华
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机构
山西职业技术学院
山西农业大学
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第24期214-216,共3页
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基金
国家自然科学基金面上项目(31671571)
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文摘
现有的舰船电气系统无法准确区分不同的故障特征,为提高故障检测结果的准确率,设计模糊C均值聚类算法在舰船电气系统故障自动检测中的应用方法。建立舰船电气系统故障特征模型,基于模糊C均值聚类算法重分类故障特征分量,设计电气系统故障检测算法,实现舰船电气系统的故障自动检测。在实验中将其与传统的2种方法对比,实验数据显示,该检测方法在5种特征中的检测准确率均高于98%,明显高于其他2种方法,因此可知该方法实现了检测准确率的优化。
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关键词
模糊C均值聚类算法
舰船
电气系统
故障检测
故障自动检测
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Keywords
fuzzy c-means clustering algorithm
warship
electrical system
fault detection
automatic fault detection
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分类号
TP391.76
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名大型船用泵电气故障自动检测系统设计
被引量：1
- 2
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作者
陈燕飞
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机构
南京交通职业技术学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2020年第18期118-120,共3页
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文摘
由于受到大型船舶航行信号的干扰,导致传统检测系统存在准确率低的问题,设计一种新的大型船用泵电气故障自动检测系统。在传统硬件设备的基础上,引入红外检测装置,提高用泵电气故障数据采集的抗干扰能力,并调整硬件连接电路。在硬件支持下,实时采集大型船用泵电气的运行数据,并与设置的检测标准作对比,输出电气故障自动检测结果。通过系统测试得出结论:在干扰环境下,大型船用泵电气故障自动检测系统的检测准确率比传统系统高15%。
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关键词
用泵电气
电气故障
大型船用设备
故障自动检测
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Keywords
pump electrical
electrical failure
large marine equipment
automatic fault detection
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分类号
TP273.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法
被引量：1
- 3
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作者
张俊虎
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机构
鹤壁职业技术学院电子信息工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第20期121-123,共3页
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基金
国家青年科学基金资助项目(61703149)
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文摘
常规障自动检测方法计算故障信号时频会产生误差,导致检测中的信号丢失,因此,提出基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法。以故障信号特征为条件建立信号模式分解函数,通过约束函数的历程提取舰船电力系统中的故障信号,利用连续小波变换将提取信号处理拆解为中心式分布的小波,计算分布在信号传递范围内的小波时频,将时频导入到小波工具箱中的Matlab,实现故障检测。实验测试结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测结果更加完整,未出现信号丢失的问题。
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关键词
小波分析
信号丢失
故障自动检测
信号模式分解函数
小波变换
时频
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Keywords
wavelet analysis
signal loss
automatic fault detection
signal mode decomposition function
wavelet transform
time frequency
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分类号
TN715
[电子电信—电路与系统]
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题名一种无需预设模板的动车组故障识别算法
被引量：1
- 4
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作者
李超
刘子宽
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
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出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期563-568,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(62001519)
中国铁路总公司科技研究开发计划项目(P2018J016)
中国铁路广州局集团有限公司信息化专项科研项目(2018X12-Y).
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文摘
针对现有动车组故障识别算法存在较高故障识别误报率与漏报率的问题,提出了一种无需预设模板的动车组故障识别算法.将动车组图像以车厢为单位进行划分,以当前列车的其他车厢作为历史图像进行图片比对,确定出故障区域所在的位置.对多种车型的模拟分析结果表明,所提算法在保障检测漏报率的基础上,误报率可降低至少20%.此外,针对复兴号列车,该算法在保持漏报率为12%的条件下,几乎可达到零误报.
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关键词
智能交通
动车组故障识别算法
预设模板
故障自动检测
高斯混合模型
SIFT特征匹配
图像匹配
非极大值抑制
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Keywords
intelligent transportation
EMU fault recognition algorithm
preset template
automatic fault detection
Gaussian mixture model
SIFT feature matching
image matching
non-maximum suppression
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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