【摘 要】
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为了提高对激光网络的故障诊断能力,需要对故障数据的弱关联特征进行有效挖掘,提出一种基于自相关功率谱密度估计的激光网络故障数据的弱关联挖掘技术。首先采用奈奎斯特采样
【基金项目】
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海南省科技厅自然科学基金项目资助(No.617182)
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为了提高对激光网络的故障诊断能力,需要对故障数据的弱关联特征进行有效挖掘,提出一种基于自相关功率谱密度估计的激光网络故障数据的弱关联挖掘技术。首先采用奈奎斯特采样方法进行激光网络传输数据的时间序列采样,对采集的样本数据进行短时傅里叶变换处理,实现采样数据的时频域展开。然后在时频域内对采样数据进行自相关功率谱密度估计,实现故障数据的弱关联特征挖掘。最后进行仿真测试,结果表明,采用本文方法进行故障数据挖掘,能有效实现激光网络故障检测和诊断,对目标故障数据的准确挖掘性能较好。
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