【摘 要】
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为有效判别设备的早期磨损状态,利用设备采集油样的光谱分析数据作为原始数据,运用R型系统聚类和因子分析方法综合判别设备的磨损状态。首先,对光谱检测元素进行R型系统聚类,
【机 构】
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北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(51605035),国家国防科技工业局基础科研项目(JCCPCX201705)
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为有效判别设备的早期磨损状态,利用设备采集油样的光谱分析数据作为原始数据,运用R型系统聚类和因子分析方法综合判别设备的磨损状态。首先,对光谱检测元素进行R型系统聚类,确定磨损特征元素,减少磨损评价指标的数量;其次,对磨损特征元素的浓度指标进行因子分析特征降维,挖掘出磨损主因子;最后,计算磨损综合得分,判断设备的磨损状态。对两台船舶主柴油机进行磨损状态判别实例分析,结果表明R型系统聚类和因子分析方法的评价结果与柴油机实际磨损状态一致,能够为设备的磨损状态综合判别提供一种新方法。
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