【摘 要】
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为避免船舶设备故障造成的船舶航行风险，设计基于传感器的船舶设备工作状态自动检测系统。利用系统传感器层的多个传感器，采集船舶设备工作时的温度、压力和振动等信号，将采集到的信号传输到应用层，运用流形学习中的t-分布领域嵌入算法降低信号维度。在此基础上采用孤立森林算法，实现船舶设备工作状态自动检测。实验结果表明：该系统选用的传感器具有较好的零点稳定性，且通过降维可以清晰区分正常信号和异常信号，以及异常信
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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湖南省科技厅重点研发计划项目（2016WK2023）；
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为避免船舶设备故障造成的船舶航行风险，设计基于传感器的船舶设备工作状态自动检测系统。利用系统传感器层的多个传感器，采集船舶设备工作时的温度、压力和振动等信号，将采集到的信号传输到应用层，运用流形学习中的t-分布领域嵌入算法降低信号维度。在此基础上采用孤立森林算法，实现船舶设备工作状态自动检测。实验结果表明：该系统选用的传感器具有较好的零点稳定性，且通过降维可以清晰区分正常信号和异常信号，以及异常信号中不同设备故障的信号特征。该系统所得船舶设备工作状态自动检测结果与实际结果的吻合度始终高于96%。
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