基于模糊C均值聚类法检测发动机舱火灾

发布时间：2018-11-17 21:40

【摘要】：针对基于单一参量的阈值方法判别轿车发动机舱自燃时,存在判别准确率低、不能适用于复杂环境等缺点。提出采用模糊C均值聚类算法,对轿车发动机舱自燃火灾早期的过程特征参数进行模糊聚类划分。开发发动机舱火灾自检系统。实验证明,该系统可以准确、可靠地进行轿车发动机舱自燃火灾的检测。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the threshold method based on a single parameter in judging auto-ignition of car engine cabin, the accuracy rate is low, and it can not be applied to complex environment and so on. A fuzzy C-means clustering algorithm is proposed for the fuzzy clustering of the process parameters in the early stage of a car engine cabin spontaneous combustion fire. Develop engine cabin fire detection system. Experimental results show that the system can accurately and reliably detect the spontaneous combustion fire in car engine cabin.
【作者单位】： 江西省精密驱动与控制重点实验室南昌工程学院机械与电气工程学院;
【基金】：江西省精密驱动与控制重点实验室开放课题“基于逆磁致伸缩效应的自感知信号分离方法研究”(PLPDC-KFKT-201620) 江西省高等学校教学改革研究省级课题“基于任务驱动的应用型本科车辆工程专业《汽车设计》课程模块化教学方法的研究”(JXJG-16-18-9) 南昌工程学院2015年大学生科研训练计划项目“轿车发动机舱灭火装置”(2015036)
【分类号】：U464;U492.83

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本文编号：2339116