【摘 要】
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研究大型煤炭机电设备故障准确检测的问题。在大型煤炭机电设备故障检测过程中,由于硬件设备的数量较多,各个硬件设备之间的关系比较复杂,大型煤炭机电设备频繁启动不可避免,容易出现电压稳定性较差的问题,导致传统的故障检测信号发生突变,从而降低了故障检测的准确性。为了避免上述缺陷,提出了一种基于K均值聚类算法的大型煤炭机电设备故障检测方法。利用K均值聚类方法,对采集的检测信号进行分类处理,提取出机电设备故障
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研究大型煤炭机电设备故障准确检测的问题。在大型煤炭机电设备故障检测过程中,由于硬件设备的数量较多,各个硬件设备之间的关系比较复杂,大型煤炭机电设备频繁启动不可避免,容易出现电压稳定性较差的问题,导致传统的故障检测信号发生突变,从而降低了故障检测的准确性。为了避免上述缺陷,提出了一种基于K均值聚类算法的大型煤炭机电设备故障检测方法。利用K均值聚类方法,对采集的检测信号进行分类处理,提取出机电设备故障信号。对故障信号进行定位处理,从而实现大型煤炭机电设备故障检测。实验结果表明,利用改进算法进行大型煤炭机
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