【摘 要】
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针对海量机械设备故障信号样本在线检测问题,提出了一种基于函数型大数据聚类分析的检测研究方法。分析了函数型大数据聚类分析的原理和优势,并利用对函数型大数据的曲线拟合及基函数矩阵,改善对高维故障数据的处理能力;确定聚类中心的位置,计算故障数据到聚类中心的聚类密度值,当有新的故障数据集加入后,适时调整聚类中心位置及欧式距离的均值,提高在线故障检测率。实验结果表明:提出多类别故障聚类的检测方法效果更明显,检测率统计指标值显著优于传统检测方案。
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针对海量机械设备故障信号样本在线检测问题,提出了一种基于函数型大数据聚类分析的检测研究方法。分析了函数型大数据聚类分析的原理和优势,并利用对函数型大数据的曲线拟合及基函数矩阵,改善对高维故障数据的处理能力;确定聚类中心的位置,计算故障数据到聚类中心的聚类密度值,当有新的故障数据集加入后,适时调整聚类中心位置及欧式距离的均值,提高在线故障检测率。实验结果表明:提出多类别故障聚类的检测方法效果更明显,检测率统计指标值显著优于传统检测方案。
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