文章标题：基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测

文章作者：周丹, 熊建华, 李柯
关 键 字：模式识别;舰船机械电子设备;故障监测;K均值算法;小波包算法;卷积神经网络
文章摘要：舰船机械电子设备故障数据量较为庞大，且模式复杂多样，为满足其复杂性的要求，提出基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测方法，采集舰船机械电子设备运行中的温度、压力、振动等数据作为故障监测的原始数据，计算数据间的相似系数和欧氏距离，结合K均值算法实现数据聚类处理。通过小波包算法对聚类后的数据进行特征提取，将其输入到卷积神经网络中，通过对监测模型进行训练，最终实现对舰船机械电子设备故障自动监测。通过实验分析，该方法与相关人员进行监测的故障情况高度一致，在不同故障类型监测的时间均能够保持在5 ms以内，具有较高的监测效率和监测精准度。