基于聚类挖掘的安全阀试验位移数据处理  

Displacement Data Processing of Safety-valve Test Based on Cluster Analysis

作　　者：刘婧瑶[1] 

机构地区：[1]煤炭科学研究总院检测研究分院,北京100013

出　　处：《煤矿开采》2011年第5期8-10,4,共4页Coal Mining Technology

基　　金："十一五"科技支撑项目:大采高综放开采技术标准体系研究(2008BAB36B11)

摘　　要：在安全阀试验中,位移是计算流量的重要数据,由于液压系统振动及位移传感器数据采集误差等原因,需对原始位移数据进行处理。依据位移数据的时序性和分布特征,建立新的相似函数作为数据聚类的判定准则,改进聚类挖掘方法;并提出新的聚类中心不同的聚类方法,按照时间顺序将数据聚类与初始聚类中心的选取交替进行,完成数据样本的全部聚类。最后对各簇数据样本中的异常点进行检测和处理,并采用平均值法计算每簇数据新的聚类中心,作为实际的位移数据。Displacement is an important data for inflow calculation in safety valve test Original displacement data must be processed because of hydraulic system vibration and collection error of displacement sensors Based on time-sequence and distribution characteristic of displacement data,this paper set up a new similar function as judgment principle of data cluster to improve cluster excavation method New cluster method was put forward That is,alternating data cluster and original cluster center selection and finishing all clusters of data samples firstly,then testing and processing outliers in data samples,applying even-value method to calculating new cluster center of every cluster as actual displacement data.

关 键 词：安全阀 数据挖掘 聚类分析 数据处理 

分 类 号：TH137.5[机械工程—机械制造及自动化]