| 数据挖掘的船舶电力电路短路识别 |
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| 引用本文： | 张红丽,王春红.数据挖掘的船舶电力电路短路识别[J].舰船科学技术,2019(12). |
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| 作者姓名： | 张红丽 王春红 |
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| 作者单位： | 郑州电力职业技术学院电力工程系 |
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| 摘 要： | 电路短路类型多样复杂,当前方法的电路短路识别错误概率高,为降低电路短路识别的错误概率,设计了基于数据挖掘的船舶电力电路短路识别方法。首先采用传感器采集船舶电力电路工作状态信号,并采用小波包对船舶电力电路工作状态信号进行多层分解,提取相应的小波包能量熵,将其作为船舶电力电路短路识别的特征,然后采用数据挖掘技术对特征向量和船舶电力电路短路类型间的变化关系进行建模,设计船舶电力电路短路识别模型,最后在Matlab 2017平台进行了船舶电力电路短路识别实验,本文船舶电力电路短路识别正确率超过95%,而对比方法的船舶电力电路短路识别率低于90%,本文方法不仅大幅度降低电路短路识别的错误概率,而且船舶电力电路短路识别效率更高,能够用于实际的船舶电力系统管理。
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| 关 键 词： | 船舶电力系统 小波包能量熵 数据挖掘 短路识别 |
Short circuit recognition of ship power circuit based on data mining |
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