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面向高压变频器的数据分析系统设计

文:王宇辰 哈尔滨工业大学(威海) 计算机科学与技术学院 | 2019年第四期 (0) | (0)

 : 高压变频器是一种广泛应用于电力、冶金、石化、水务、环保等众多领域的强电控制设备,可以利用电力半导体器件的通断作用将工频电源变换为另一频率的电能。高压变频器在实际生产中不容易产生故障,但是一旦发生故障,则会对生产造成非常大的影响。如果能通过采集和分析高压变频器的关键数据,对设备的重要事件或者故障进行预测,并据此对设备进行适当的调整,对于设备和整个生产系统来说都有深远的意义。本文结合现有成熟的半监督聚类算法,并结合应用情景,对经典的K-means聚类算法进行改进,提出一种新的半监督聚类算法。利用这种算法对历史数据进行聚类分析,生成分析模型,对新的数据进行分析,预测设备状态。分析后的数据可被标记上新的监督标签,参与到接下来的聚类分析中,生成新的分析模型,用于接下来的数据分析。围绕这一算法思想与基本业务流程,本文使用Qt框架实现了一个基于C/S架构,具有高度的可移植性的面向高压变频器的数据分析系统。

关键词: 高压变频器;半监督学习;聚类分析;K-means;故障预测

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