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基于机器学习的船闸机电远程故障诊断模式研究
基于机器学习的船闸机电远程故障诊断模式研究
作者:
黄定勤
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
船闸机电
故障诊断
智能运维
机器学习
摘要:
水运是综合运输体系的重要组成部分,具有运量大、成本低、能耗小、污染少等优势。船闸是保障水运航道安全和高效运行的关键节点,针对船闸的传统机电运维方式存在的耗费人力、效率低、响应不及时等问题,提出一种基于机器学习理论的船闸机电远程故障诊断模式,为船闸机电设备的智能化运维提供一种新思路。利用船闸机电设备历史运行数据,通过对机器学习模型的训练学习,以设备实时状态数据为输入,自动分析故障征兆,实现故障早期预警、自动确定故障类型、快速定位故障根源、提供各可疑项概率分析,为维护人员的维修工作提供指引。
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文献信息
篇名
基于机器学习的船闸机电远程故障诊断模式研究
来源期刊
中国水运
学科
交通运输
关键词
船闸机电
故障诊断
智能运维
机器学习
年,卷(期)
2020,(7)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
31-33
页数
3页
分类号
U698
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
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黄定勤
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智能运维
机器学习
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研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国水运
主办单位:
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-7973
CN:
42-1395/U
开本:
大16开
出版地:
武汉市江岸区青岛路7号国际青年大厦14楼
邮发代号:
38-467
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
10755
总下载数(次)
1
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