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题名大数据环境下的海量多维舰船故障信息控制系统设计
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作者
张伟
谢朋文
周淑秋
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机构
河南油田工程科技股份有限公司
中国劳动关系学院应用技术学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第16期163-166,共4页
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基金
教育部第二批新工科研究与实践项目(E-XTYR20200608)
中国劳动关系学院院级科研项目(22XYJS024)。
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文摘
为充分发挥舰船故障信息对保证舰船安全航行的辅助功能,设计大数据环境下的海量多维舰船故障信息控制系统。使用大数据层的大数据采集模块获取海量多维舰船故障信息,并保存至大数据存储模块,利用网络通信层的网络传输通信模块,将存储的故障信息上传到核心服务层,该层运用总体控制模块控制接收到的故障信息,依次完成融合与征兆变量提取。在此基础上,舰船故障诊断模块运用概率神经网络,实现舰船故障辅助诊断。实验结果表明:该系统采集海量多维舰船故障信息时输出的动态范围符合规定标准,采集稳定性较好;能控制故障信息完成征兆变量的精准提取,且对不同海上环境的舰船故障诊断效果均较为理想。
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关键词
大数据环境
海量多维
舰船故障信息
控制系统
征兆变量
概率神经网络
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Keywords
big data environment
massive multidimensional
ship fault information
control system
symptom variables
probabilistic neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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