基于K-means<bold>++</bold>的接收机杜瓦温度监控与故障预测研究
Abstract
<p indent="0mm">本文通过监控接收机杜瓦的温度, 实现对制冷系统工作状况的间接检测和预测, 进而确保射电望远镜能够持续保持最佳工作状态, 从而保证其观测灵敏度. 这一目标通过充分利用现有的温度监测数据来实现, 无需额外增加硬件投入, 降低了成本, 提高了实用性. 通过设定阈值和识别因子, 本文采用了K-means++聚类算法对接收机杜瓦的温度数据进行处理. 该算法将数据划分为四类, 分别代表正常、升温、降温和常温这四种温度状态. 结果表明, 通过监控接收机杜瓦的温度特征, 本文可以深入分析接收机的制冷工况、杜瓦容器的气密性能等关键信息, 从而为故障预测和维修提供有力的依据. 此外, K-means++算法在处理这类数据时展现出了良好的性能和适用性, 为本文后续的研究和应用提供了有力的支持. 这一应用研究成果对于提升射电望远镜的观测灵敏度和稳定性具有重要意义.</p>
