基于K-均值聚类算法的岸桥载荷分类识别

发布时间：2018-04-24 19:50

  本文选题：集装箱岸桥 + K-均值聚类　； 参考：《东华大学学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：为了探究岸边集装箱岸桥每次作业的载荷情况,提高对使用寿命评估的准确性,运用K-均值聚类算法与定量统计分析方法,对岸桥起升电机的径向和轴向振动烈度进行研究.建立了起升电机振动烈度与岸桥载荷状态的数学模型和振动烈度径向与轴向的相关性模型,提出了岸桥载荷分类识别方法.通过实时数据验证,该分类方法能够很好地代表岸桥的实时工作状态,对于岸桥载荷状态的正确分类和工程应用中的监测与评估具有重要意义.
[Abstract]:In order to investigate the load of each operation of quayside container shore bridge and improve the accuracy of service life evaluation, the radial and axial vibration intensity of shore bridge hoisting motor was studied by using K-means clustering algorithm and quantitative statistical analysis method. The mathematical model of vibration intensity and load state of shore bridge and the correlation model of vibration intensity radial and axial direction are established, and the classification and identification method of load on shore bridge is put forward. Through the verification of real-time data, the classification method can represent the real-time working state of the quayside bridge well, and it is of great significance for the correct classification of the loading state of the quayside bridge and the monitoring and evaluation of the engineering application.
【作者单位】： 上海海事大学物流研究中心;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2013A2041106) 国家自然科学基金资助项目(31300783) 中国博士后科学基金资助项目(2014M561458) 教育部博士点基金联合资助项目(20123121120004) 上海海事大学科研基金资助项目(20130474);上海海事大学研究生创新基金资助项目(2017ycx024) 上海高校一流学科管理科学与工程资助项目
【分类号】：TP311.13;U653.921

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本文编号：1797985