傳統(tǒng)船舶機(jī)械故障監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析采用的計(jì)算平臺(tái)對(duì)大數(shù)據(jù)分析存在限制條件,無法自定義匹配大數(shù)據(jù)分析算法。結(jié)合TwitterStorm技術(shù)特點(diǎn),提出TwitterStorm技術(shù)下船舶機(jī)械故障監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析。首先創(chuàng)建TwitterStorm船舶故障分析場(chǎng)景;接著對(duì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析條件進(jìn)行定義;最后引入船舶機(jī)械故障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),完成大數(shù)據(jù)分析計(jì)算過程。為了驗(yàn)證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,采用仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式來對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證,證明提出的TwitterStorm技術(shù)下船舶機(jī)械故障監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析,具有故障監(jiān)測(cè)分析準(zhǔn)確性高、計(jì)算穩(wěn)定的特點(diǎn)。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

TwitterStorm船舶故障分析場(chǎng)景原理Fig.1TwitterStormshipfaultanalysisscenarioprinciple

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)支持下船舶智能運(yùn)維的實(shí)現(xiàn)[J]. 戰(zhàn)翌婷,曾驥.  上海海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]基于改進(jìn)包絡(luò)分析的船舶軸系故障檢測(cè)[J]. 陳宇航,韓冰.  中國航海. 2019(02)
[3]大數(shù)據(jù)下機(jī)械裝備故障的深度遷移診斷方法[J]. 雷亞國,楊彬,杜兆鈞,呂娜.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2019(07)
[4]基于大數(shù)據(jù)的液壓支架電液控制系統(tǒng)故障診斷[J]. 張雪梅.  工礦自動(dòng)化. 2018(12)



本文編號(hào)：3421812