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題目 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)Newman快速算法的船舶柴油機(jī)故障診斷
作者 張愛萍; 任光; 林葉錦; 曹輝; 賈寶柱
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今天吹的什么風(fēng)?
不忘初心......
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得意忘形21

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Paulwolf

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          Title:         Fault diagnosis for marine diesel engine based on newman fast algorithm in complex network
          Authors:         Zhang, Ai-Ping1 Email author zhangaiping.07@163.com; Ren, Guang1 Email author reng@dlmu.edu.cn; Lin, Ye-Jin1; Cao, Hui1; Jia, Bao-Zhu1
          Author affiliation:         1 College of Marine Engineering, Dalian Maritime University, Dalian, China
          Corresponding author:         Ren, Guang
          Source title:         Neiranji Gongcheng/Chinese Internal Combustion Engine Engineering
          Abbreviated source title:         Neiranji Gongcheng
          Volume:         36
          Issue:         2
          Issue date:         April 15, 2015
          Publication year:         2015
          Pages:         61-67
          Language:         Chinese
          ISSN:         10000925
          CODEN:         NEGOEB
          Document type:         Journal article (JA)
          Publisher:         Chinese Society for Internal Combustion Engines
          Abstract:         Fault classification and diagnosis process of marine diesel engine was transformed into process of the data sample cluster. Defining functions of linear similarity, inverse similarity, exponential similarity and ellipse similarity and taking similarity as the weighted edge and each sample point as the node, a weighted and undirected network model was constructed. A fault diagnosis method using criterion function of Newman fast algorithm as clustering criterion function to detect gradually the community structure of the network was proposed.Using the fault data of a self-developed marine engine simulator as an example of fault diagnosis, fault analysis and diagnosis were conducted to verify the method and analyze impacts of thresholds and similarity coefficient on the performance of the algorithm. Results show that this method has advantages of effectiveness, computation time short, and satisfying online diagnosis requirements. Moreover, it can recognize unknown fault patterns, solving the problem to find the cluster in cluster analysis. ©, 2015, Chinese Society for Internal Combustion Engines. All right reserved.
          Number of references:         14
          Main heading:         Fault detection
          Controlled terms:         Algorithms  -  Cluster analysis  -  Clustering algorithms  -  Complex networks  -  Computer aided diagnosis  -  Diesel engines  -  Engines  -  Failure analysis  -  Internal combustion engines  -  Inverse problems  -  Marine engines
          Uncontrolled terms:         Community structures  -  Fast algorithms  -  Fault classification  -  Fault diagnosis method  -  IC engines  -  Marine Diesel Engines  -  Marine engine simulators  -  Similarity coefficients
          Classification code:         422 Strength of Building Materials; Test Equipment and Methods -  612 Engines -  721 Computer Circuits and Logic Elements -  722 Computer Systems and Equipment -  723 Computer Software, Data Handling and Applications -  723.5 Computer Applications -  921 Mathematics -  922 Statistical Methods
          DOI:         10.13949/j.cnki.nrjgc.2015.02.011
          Database:         Compendex
                  Compilation and indexing terms, © 2015 Elsevier Inc.
3樓2015-06-16 15:29:09
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得意忘形21

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4樓: Originally posted by 心靜_依然 at 2015-06-16 15:35:18
今天吹的什么風(fēng)?...

東南西北風(fēng)
5樓2015-06-16 15:41:40
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