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液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析
引用本文:胡小平,张丽娟,王艳梅,李舟军.液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析[J].国防科技大学学报,2005,27(3):1-5.
作者姓名:胡小平  张丽娟  王艳梅  李舟军
作者单位:1. 国防科技大学,航天与材料工程学院,湖南,长沙,410073
2. 国防科技大学,计算机学院,湖南,长沙,410073
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50376073)
摘    要:分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。

关 键 词:液体火箭发动机  故障诊断  数据挖掘  聚类  分类  关联  时间序列分析  孤立点检测
文章编号:1001-2486(2005)03-0001-05
收稿时间:2004/11/15 0:00:00
修稿时间:2004年11月15

The Analysis of Data Mining Strategy in Fault Detection and Diagnosis of the Liquid Rocket Engine
HU Xiaoping,ZHANG Lijuan,WANG Yanmei and LI Zhoujun.The Analysis of Data Mining Strategy in Fault Detection and Diagnosis of the Liquid Rocket Engine[J].Journal of National University of Defense Technology,2005,27(3):1-5.
Authors:HU Xiaoping  ZHANG Lijuan  WANG Yanmei and LI Zhoujun
Institution:HU Xiao-ping~1,ZHANG Li-juan~2,WANG Yan-mei~2,LI Zhou-jun~2
Abstract:By analyzing the working characteristics of the liquid rocket engine, strategies of applying data mining from the point of view of the data warehouse for FDD of LRE are proposed. The data mining methods possibly applicable to different topics in the fault detection and diagnosis of LRE are compared. Primary research results show that such data mining methods as clustering, classification, association, time-series analysis and outlier analysis are feasible in the FDD of LRE.
Keywords:liquid rocket engine  fault detect and diagnosis  data mining  clustering  classification  association  time-series analysis  outlier analysis
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