论文摘要
提出了一种基于大数据挖掘技术的、用于汽车运行工况数据采集设备的故障诊断方法。该方法依托中国汽车测试工况（CATC）项目和内蒙古道路运输企业节能降耗监控技术研究（NJ-2017-8）,运用了k-means故障模式聚类算法、诊断状态参数Apriori关联规则、及相关性分析算法。并进行了案例实证分析。结果表明:采用k-mean算法能有效分析数据采集设备的故障模式,Apriori算法挖掘出的数据采集设备特征参数之间的关联规则与相关性能,有效地找出数据采集设备的故障环节和原因;与设备实际维修试验结果相符。因此,该方法可为数据采集设备的运行维护与管控提供参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张宏
关键词: 公路交通,汽车运行,故障诊断,大数据挖掘,关联算法,聚类分析,相关性分析
来源: 汽车安全与节能学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 内蒙古大学交通学院,内蒙古自治区城市交通数据科学及应用工程技术研究中心
基金: 工业和信息化部项目(中国新能源汽车产品检测工况研究和开发CATC),内蒙古自治区交通运输厅科技项目(NJ-2017-8),中央高校基本科研业务费专项资金项目(310822171134),中国国家留学基金资助(201806815002)
分类号: TP311.13;U472.9
页码: 54-59
总页数: 6
文件大小: 1700K
下载量: 270
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