总线型船舶机舱监控网络及数据应用研究

【摘要】机舱监控网络对于机舱中设备的安全运行至关重要,它为机舱中设备和系统的维护与管理提供了重要的信息。机舱监控网将设备的运行状态信息通过网络传输到远程监控终端,并可对系统非正常状态进行报警。本文提供了一种基于控制器局域网络总线的机舱监控网络仿真平台用于进行机舱监控网络中数据的采集,介绍了系统框架、硬件通信模块及服务器和远程终端软件。数据挖掘能有效处理机舱监控网络中的大量数据,是对统计学、数据库技术、模式识别、人工智能、可视化技术、数据分析等学科的综合运用。它能从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、事先未知的但又是潜在有用的信息和知识的过程。粗糙集理论是数据挖掘中的一个重要算法。粗糙集理论善于处理不确定性信息。该方法近年日益受到国际学术界的重视,已经在模式识别、机器学习、决策支持、知识发现、故障诊断、预测建模等领域得到成功的应用。知识约简是粗糙集方法的核心问题之一,是粗糙集理论中的关键技术,也是知识发现的重要研究课题,己成为数据挖掘中的一个备受关注的研究热点[1]。有效、快速的知识约简算法是粗糙集方法应用的基础,也是粗糙集方法规模应用的保障。本文的目的就是尝试把基于粗糙集理论的数据挖掘技术应用到机舱监控网络的工况诊断中,文中使用了属性约简与值约简对机舱监控网络中的条件属性进行了约简,通过对船舶机舱低温淡水冷却系统中的30组样本的分析,12个属性约简为5个,实现了决策表的简化,并找到了所有可能的样本约简方式。最终能有效地发现条件属性与决策属性之间的关系以确定能为决策者提供支持的决策规则。
【作者】孙成；
【导师】贾宝柱；唐志杰；
【作者基本信息】大连海事大学，船舶与海洋工程，2014，硕士
【关键词】粗糙集；控制器局域网络；机舱监控网络；数据挖掘；低温淡水冷却系统；

【参考文献】
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