| 基于ODDD水下机器人故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 周悦,邢妍妍. 基于ODDD水下机器人故障诊断方法[J]. 计算机测量与控制, 2015, 23(4) |
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| 作者姓名： | 周悦 邢妍妍 |
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| 作者单位： | 1. 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳 110168;上海海洋大学工程学院,上海 201306
2. 沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳,110168 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，辽宁省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用水下机器人作业过程中积累的大量数据进行故障诊断成为可能;基于数据挖掘的故障诊断技术能够从数据中获取潜在的诊断知识;针对水下机器人推进器系统数据特征,提出一种基于聚类和距离的离群点检测方法(outlier detection based on dbscan and distance,ODDD);首先,对数据进行粗聚类,然后采用剪枝规则进行离群点检测,来实现故障诊断;仿真实验结果表明算法能够实现水下机器人快速有效的故障检测.
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| 关 键 词： | 聚类 离群点检测 故障检测 水下机器人 |
Outlier Detection Algorithm Based on ODDD for AUV Fault Diagnosis |
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| Zhou Yue,Xing Yanyan. Outlier Detection Algorithm Based on ODDD for AUV Fault Diagnosis[J]. Computer Measurement & Control, 2015, 23(4) |
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| Authors: | Zhou Yue Xing Yanyan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | clustering outliers detection fault detection autonomous underwater vehicle |
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