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基于案例数据聚类分析的港机设备状态诊断方法
1
作者
常高
冯程
+2 位作者
石新发
杨乐
许少凡
《船海工程》
北大核心
2025年第5期176-179,共4页
针对传统聚类方法未考虑设备服役时间差异和服役工况差异的问题,提出一种基于服役时间与工况维度的数据对齐采样方法,提升状态聚类分析的准确性和合理性。通过有效地进行振动信号的特征提取及多维度工况聚类,实现港口机械设备的早期故...
针对传统聚类方法未考虑设备服役时间差异和服役工况差异的问题,提出一种基于服役时间与工况维度的数据对齐采样方法,提升状态聚类分析的准确性和合理性。通过有效地进行振动信号的特征提取及多维度工况聚类,实现港口机械设备的早期故障预警与健康状态的量化评估。通过某港预测性维护系统的实际应用案例验证,证实该方法故障诊断准确率超过80%,设备非计划停机率降低40%以上,为港口设备状态维护提供一种更精确、更实用的技术解决方案。
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关键词
港机设备
状态诊断
案例数据
聚类分析
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职称材料
题名
基于案例数据聚类分析的港机设备状态诊断方法
1
作者
常高
冯程
石新发
杨乐
许少凡
机构
国投钦州港口有限公司
广州机械科学研究院
有限公司
出处
《船海工程》
北大核心
2025年第5期176-179,共4页
基金
国家自然科学基金(U2341284)
广州机械院科技发展基金(17300081)。
文摘
针对传统聚类方法未考虑设备服役时间差异和服役工况差异的问题,提出一种基于服役时间与工况维度的数据对齐采样方法,提升状态聚类分析的准确性和合理性。通过有效地进行振动信号的特征提取及多维度工况聚类,实现港口机械设备的早期故障预警与健康状态的量化评估。通过某港预测性维护系统的实际应用案例验证,证实该方法故障诊断准确率超过80%,设备非计划停机率降低40%以上,为港口设备状态维护提供一种更精确、更实用的技术解决方案。
关键词
港机设备
状态诊断
案例数据
聚类分析
Keywords
Port machinery equipment
status diagnosis
case data
cluster analysis
分类号
U653.92 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于案例数据聚类分析的港机设备状态诊断方法
常高
冯程
石新发
杨乐
许少凡
《船海工程》
北大核心
2025
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