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无人机在飞行的过程中,采集的故障信号数据会随着飞行环境的随机性变化而改变,造成异常信号数据关联性降低.利用传统算法进行异常信号数据挖掘的过程中,建立的关联规则过于复杂,加入过多约束条件分析环境特征,导致挖掘过程耗时较长.为解决上述问题,提出基于知识本体提纯的无人机采集实时数据挖掘方法.针对无人机异常信号数据知识本体表示方法进行了详细阐述.利用贝叶斯概率方法计算当前状态信号属于某类别异常信号的最大概率,从而为异常信号的提纯提供了准确依据.针对相似度较高的两个异常信号进行提纯处理,在提纯过程中充分考虑到信号采集时间间隔和时延,从而保证了实时性要求.实验结果表明,利用改进算法进行无人机异常信号挖掘,能够提高异常信号挖掘的及时性和准确性. 相似文献
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在热湿交换理论的基础上,通过对温度与湿度间变化相关关系的分析,建立了井巷围岩与风流间热湿交换的温度和湿度预测模型,并用实例加以验证,从而为矿井围岩散热计算提供了更为准确的方法,对矿井降温措施的采取具有重要意义。 相似文献
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探索了再结晶退火加热温度和保温时间对?0.4 mm的1Cr18Ni9Ti冷拉钢丝力学性能的影响。将再结晶退火保温时间设置为6 min不变,再结晶退火加热温度在800~940℃范围内变化时,钢丝的抗拉强度随着加热温度升高逐渐下降,伸长率随着加热温度升高呈现先升高后下降趋势;将再结晶退火加热温度设置为860℃不变,再结晶退火保温时间在1~14 min范围内变化时,钢丝的抗拉强度随着保温时间延长逐渐下降,伸长率随着保温时间延长呈现下降趋势。1Cr18Ni9Ti冷拉钢丝采用不完全再结晶退火工艺时,通过"进炉计时"替代常规的"到温计时"方式,能够获得相对稳定的力学性能。 相似文献
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