【摘 要】
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氢原子钟作为一种精密的授时守时仪器,在科学研究与工程应用中发挥着重要作用,目前,我国原子钟还存在设备故障、可靠性差等问题。为了简化技术人员排查流程,提升维修效率,提
【机 构】
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中国科学院上海天文台,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1731130)资助
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氢原子钟作为一种精密的授时守时仪器,在科学研究与工程应用中发挥着重要作用,目前,我国原子钟还存在设备故障、可靠性差等问题。为了简化技术人员排查流程,提升维修效率,提出了一种采用机器学习算法,将氢钟历史运行数据作为训练样本,结合DBSCAN及人工神经网络算法得到氢钟诊断模型,从而大幅简化故障排查过程的方法。实验中将训练好的模型部署到嵌入式设备上,并把实时预判结果给技术人员作为参考,证实了这种方法的可行性及有效性。
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