【摘 要】
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全球港口竞争加剧,作为码头核心生产资源的岸边集装箱起重机向着大型化、自动化、高速化的方向发展,而小车制动器运行状态是否正常对整机作业效率和安全至关重要。多状态评估技术(MSET)由于其结构简单、计算效率高等原因,被广泛应用于机构运行状态评估和诊断。为解决MSET中残差阈值等权值依赖经验的问题,本文引入模糊C均值聚类(FCM)和加权模糊聚类算法(WFCM)对残差阈值等权值的聚类分析,通过建立制动器正常状态基准中心,减少状态评估的误差。结合实际码头起重机运行数据,验证了本文所述改进后的评估方法能够提高制动器状
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全球港口竞争加剧,作为码头核心生产资源的岸边集装箱起重机向着大型化、自动化、高速化的方向发展,而小车制动器运行状态是否正常对整机作业效率和安全至关重要。多状态评估技术(MSET)由于其结构简单、计算效率高等原因,被广泛应用于机构运行状态评估和诊断。为解决MSET中残差阈值等权值依赖经验的问题,本文引入模糊C均值聚类(FCM)和加权模糊聚类算法(WFCM)对残差阈值等权值的聚类分析,通过建立制动器正常状态基准中心,减少状态评估的误差。结合实际码头起重机运行数据,验证了本文所述改进后的评估方法能够提高制动器状
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