基于机器学习方法的氢原子钟故障诊断研究

发布时间：2021-10-27 15:28

　　氢原子钟作为一种精密的授时守时仪器,在科学研究与工程应用中发挥着重要作用,目前,我国原子钟还存在设备故障、可靠性差等问题。为了简化技术人员排查流程,提升维修效率,提出了一种采用机器学习算法,将氢钟历史运行数据作为训练样本,结合DBSCAN及人工神经网络算法得到氢钟诊断模型,从而大幅简化故障排查过程的方法。实验中将训练好的模型部署到嵌入式设备上,并把实时预判结果给技术人员作为参考,证实了这种方法的可行性及有效性。 

【文章来源】：天文研究与技术. 2020,17(03)CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

诊断流程

表3 eps为1.0和min_samples为20时的准确率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种算法都有不错的效果,其中StandardScaler算法更合适。

为了找出最合适的聚类算法并对比说明,用两种算法对一组相同的二维样本点进行聚类,使用K-means算法的效果图见图3,使用DBSCAN算法的效果图见图4。图4 DBSCAN算法的聚类效果

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法[J]. 王子玲,贾舒宜,修建娟,陈小慧.  海军航空工程学院学报. 2019(04)
[2]基于K-means和K近邻的DPF设备故障分类算法[J]. 周爱国,王嘉立,杨思静,沈勇,楼狄明.  内燃机与配件. 2019(12)
[3]基于半监督学习方法的磨煤机故障预警[J]. 肖黎,罗嘉,欧阳春明.  热力发电. 2019(04)
[4]人工神经网络在分类问题中的应用[J]. 董嘉真.  科技传播. 2019(02)
[5]氢脉泽调制技术和研究[J]. 王国瑞,杜燕,李锡瑞.  天文研究与技术. 2018(04)
[6]基于STM32的可调恒温滤光片转轮盒的设计[J]. 徐艺灵,张鸿飞,姜逢欣,陈金挺,陈亚奇,贾明皓,董书成,陈杰,杨臣威,王坚.  天文研究与技术. 2018(03)
[7]原子钟在线监测评估方法设计[J]. 邓小波,赵斌,王铮.  无线电工程. 2018(01)

硕士论文
[1]基于机器学习的中文文本分类算法的研究与实现[D]. 朱梦.北京邮电大学 2019



本文编号：3461878