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基于K-均值聚类算法的岸桥载荷分类识别
  • ISSN号:1671-0444
  • 期刊名称:《东华大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP206[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:上海海事大学物流研究中心,上海201306
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2013A2041106);国家自然科学基金资助项目(31300783);中国博士后科学基金资助项目(2014M561458);教育部博士点基金联合资助项目(20123121120004);上海海事大学科研基金资助项目(20130474);上海高校一流学科管理科学与工程资助项目;上海海事大学研究生创新基金资助项目(2017ycx024)
中文摘要:

为了探究岸边集装箱岸桥每次作业的载荷情况,提高对使用寿命评估的准确性,运用K-均值聚类算法与定量统计分析方法,对岸桥起升电机的径向和轴向振动烈度进行研究.建立了起升电机振动烈度与岸桥载荷状态的数学模型和振动烈度径向与轴向的相关性模型,提出了岸桥载荷分类识别方法.通过实时数据验证,该分类方法能够很好地代表岸桥的实时工作状态,对于岸桥载荷状态的正确分类和工程应用中的监测与评估具有重要意义.

英文摘要:

This work aims to measure the load weight of each operation of the quayside container crane which is important for accurately assessing the service life of the crane. K-means clustering algorithm and quantitative statistical analysis are used to study the vibration of the hoist motor of the crane in radial and axial directions. This paper proposes not only a mathematical model showing the relationship between the vibration intensity of the hoisting motor and the load weight of the crane but also the correlation model of vibration intensity in radial and axial direction. Moreover, the identification and classification methods of the load weight of the crane are put forward. This paper contributes to representing the real-time working status of the crane which is of great significance for the proper classification of the load state of the crane and the monitoring and evaluation in engineering applications.

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期刊信息
  • 《东华大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东华大学
  • 主编:王善元
  • 地址:上海市延安西路1882号
  • 邮编:200051
  • 邮箱:xuebao@dhu.edu.cn
  • 电话:021-62373643
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-0444
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1865/N
  • 邮发代号:4-123
  • 获奖情况:
  • 1996年获纺织工业总会核心期刊,1996年高校学报评比二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6715