舰船电机控制系统中的不稳定数据挖掘方法研究.pdf

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1、第37卷第9期2015年9月舰船科学技术SHIPSCIENCEANDTECHNOLOGYV01．37，No．9Sep．，2015舰船电机控制系统中的不稳定数据挖掘方法研究李玮瑶，李圣普(平顶山学院计算机科学与技术学院，河南平顶山467000)摘要：本文提出一种基于功率谱密度估计的舰船电机控制系统中的不稳定数据挖掘方法。对舰船电机控制系统中的不稳定数据进行信息与信号模型构建，对不稳定数据进行时域和频域分析与描述，在时频域中进行功率谱密度特征提取，实现对不稳定数据的经验模态分解和多分量幅度调制，增强功率谱密度特征对舰船电机控制系统中的不稳定数据的表征能力，提高数据

2、挖掘性能。仿真结果表明，采用该算法能有效提高舰船电机控制系统不稳定数据挖掘精度，准确检测概率较高，在舰船电机控制系统的运行状态监测和故障诊断分析中具有较好的应用价值。关键词：舰船；电机控制系统；数据挖掘中图分类号：TP391．9文献标识码：A文章编号：1672—7649(2015)09—0161—05doi：10．3404／j．issn．1672—7649．2015．09．032ResearchonmethodofunstabledataminingincontrolsystemofshipmotorLIWei·yao，LISheng-pu(SchoolofC

3、omputerScienceandTechnology，PingdingshanUniversity，Pingdingshan467000，China)Abstract：Anewmethodfordataminingbasedonpowerspectrumdensityestimationofshipmotorcontrolsystemisproposed．Theunstabledataintheshipmotorcontrolsystemisanalyzedanddescribedintimedomainandfrequencydomain．Theempir

4、icalmodedecompositionandmulticomponentamplitudemodulationofunstabledatainshipmotorcontrolsystemarerealized，improvingpowerspectraldensitycharacteristicsoftheshipmotorcontrolsysteminthecharacterizationofunstabledata，improvetheperformanceofdatamining．Theresultsshowthatusingthisalgorith

5、mcaneffectivelyimprovetheaccuracyofdatamining，anditcanbeusedinthemonitoringandfaultdiagnosisofthemotorcontrolsystem．Keywords：ship；motorcontrolsystem；dataminingO引言舰船电机控制系统是保障舰船稳定可靠运行的核心部分，舰船电机长期处于高温、高盐等恶劣的工作环境下，导致舰船控制系统故障频发，工作状态不稳定。对舰船电机控制系统中的不稳定数据进行有效挖掘是实现故障诊断和稳定控制的基础，研究舰船电机控制系统的不稳定

6、数据挖掘方法具有重要意义¨1。传统方法中，对舰船电机控制系统的不稳定数据挖掘方法主要可以分为基于时域分析的不稳定数据挖掘法、基于频域分析的不稳定数据挖掘法、基于统计分析的不稳定数据挖掘法、基于信息论分析的不稳定数据挖掘法、模式识别方法以及人工智能方法等，结合故障信号处理和特征提取算法¨1，把人工神经网络和专家系统识别方法引入到舰船电机控制系统的不稳定数据挖掘应用领域中，取得了较好的应用和研究成果。其中，文献[3]提出一种基于Hilbert谱提取舰船电机控制系统的异常数据挖掘算法，实现故障诊断和稳定性控制，但是该算法具有计算量大、计算开销复杂的问题；文献[4]提

7、出一种基于舰船电机控收稿日期：2015—08—20基金项目：河南省科技攻关项目(132102310516)作者简介：李玮瑶(1982一)，女，硕士，讲师，主要研究领域为数据挖掘。·162·舰船科学技术第37卷制系统的状态信息特征时间尺度分解的数据挖掘算法，实现对舰船电机控制系统的不稳定数据的挖掘，提取电机控制系统故障信号的故障特征，为舰船电机控制系统的模式识别和故障分类识别提供数据基础。但该算法需要进行多层分解，计算复杂，应用价值不好。文献[5]提出的舰船电机控制系统不稳定数据挖掘方法采用正态相关状态特征提取方法，随着不稳定数据的耦合性增强，正态相关状态特征不

8、能完全反应舰船电机控制系统的不稳定状态