發(fā)布時間：2021-10-27 15:28

　　氫原子鐘作為一種精密的授時守時儀器,在科學研究與工程應用中發(fā)揮著重要作用,目前,我國原子鐘還存在設備故障、可靠性差等問題。為了簡化技術人員排查流程,提升維修效率,提出了一種采用機器學習算法,將氫鐘歷史運行數據作為訓練樣本,結合DBSCAN及人工神經網絡算法得到氫鐘診斷模型,從而大幅簡化故障排查過程的方法。實驗中將訓練好的模型部署到嵌入式設備上,并把實時預判結果給技術人員作為參考,證實了這種方法的可行性及有效性。 

【文章來源】：天文研究與技術. 2020,17(03)CSCD

【文章頁數】：8 頁

【部分圖文】：

診斷流程

表3 eps為1.0和min_samples為20時的準確率Table 3 Predictive accuracy of eps=1.0 & min_samples=20 Preprocessing algorithm Accuracy/% None 96.20 StandardScaler 99.54 MinMaxScaler 98.66 RobustScaler 96.36 Normalizer 96.18可以看出,StandardScaler, MinMaxScaler和RobustScaler 3種算法都有不錯的效果,其中StandardScaler算法更合適。

為了找出最合適的聚類算法并對比說明,用兩種算法對一組相同的二維樣本點進行聚類,使用K-means算法的效果圖見圖3,使用DBSCAN算法的效果圖見圖4。圖4 DBSCAN算法的聚類效果

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于人工神經網絡的多模型目標跟蹤算法[J]. 王子玲,賈舒宜,修建娟,陳小慧.  海軍航空工程學院學報. 2019(04)
[2]基于K-means和K近鄰的DPF設備故障分類算法[J]. 周愛國,王嘉立,楊思靜,沈勇,樓狄明.  內燃機與配件. 2019(12)
[3]基于半監(jiān)督學習方法的磨煤機故障預警[J]. 肖黎,羅嘉,歐陽春明.  熱力發(fā)電. 2019(04)
[4]人工神經網絡在分類問題中的應用[J]. 董嘉真.  科技傳播. 2019(02)
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[6]基于STM32的可調恒溫濾光片轉輪盒的設計[J]. 徐藝靈,張鴻飛,姜逢欣,陳金挺,陳亞奇,賈明皓,董書成,陳杰,楊臣威,王堅.  天文研究與技術. 2018(03)
[7]原子鐘在線監(jiān)測評估方法設計[J]. 鄧小波,趙斌,王錚.  無線電工程. 2018(01)

碩士論文
[1]基于機器學習的中文文本分類算法的研究與實現(xiàn)[D]. 朱夢.北京郵電大學 2019



本文編號：3461878