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高精度非车载充电机检验数据价值挖掘研究
1
作者
仝霞
解进军
+2 位作者
李雪城
赵磊
芦昳娜
《自动化仪表》
CAS
2023年第10期75-79,共5页
针对现有的高精度非车载充电机大数据挖掘价值低等问题,设计了一种新型高精度非车载充电机测试平台。通过电压传感器和电流传感器进行采样,为功率分析仪和示波器提供非车载充电机检测数据信号。采用聚类分析法完成充电机检验数据的聚合...
针对现有的高精度非车载充电机大数据挖掘价值低等问题,设计了一种新型高精度非车载充电机测试平台。通过电压传感器和电流传感器进行采样,为功率分析仪和示波器提供非车载充电机检测数据信号。采用聚类分析法完成充电机检验数据的聚合,使车载检测系统更加方便、快捷地进行数据精确把控。采用多伯努利收缩算法(MBCA)使系统具备实时数据价值挖掘评估的能力。测试结果表明,该测试平台能较好地检验出不同充电机状态数据,使挖掘的数据更具代表性。在非车载充电机检验数据量为1400 MB时,数据挖掘价值最高达到99%。
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关键词
非车载充电机
数据挖掘
聚类分析法
多伯努利收缩算法
传感器
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职称材料
题名
高精度非车载充电机检验数据价值挖掘研究
1
作者
仝霞
解进军
李雪城
赵磊
芦昳娜
机构
国网北京市电力公司电力科学研究院
出处
《自动化仪表》
CAS
2023年第10期75-79,共5页
文摘
针对现有的高精度非车载充电机大数据挖掘价值低等问题,设计了一种新型高精度非车载充电机测试平台。通过电压传感器和电流传感器进行采样,为功率分析仪和示波器提供非车载充电机检测数据信号。采用聚类分析法完成充电机检验数据的聚合,使车载检测系统更加方便、快捷地进行数据精确把控。采用多伯努利收缩算法(MBCA)使系统具备实时数据价值挖掘评估的能力。测试结果表明,该测试平台能较好地检验出不同充电机状态数据,使挖掘的数据更具代表性。在非车载充电机检验数据量为1400 MB时,数据挖掘价值最高达到99%。
关键词
非车载充电机
数据挖掘
聚类分析法
多伯努利收缩算法
传感器
Keywords
Non-vehicle charger
Data mining
Cluster analysis method
multi-bernoulli
contration
algorithm
(
mbca
)
Sensors
分类号
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高精度非车载充电机检验数据价值挖掘研究
仝霞
解进军
李雪城
赵磊
芦昳娜
《自动化仪表》
CAS
2023
0
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