传统CATS故障识别技术难以在复杂海洋环境下对海量数据进行处理,无法实现对噪声干扰的有效清除,影响舰船电子设备故障识别率。基于此提出基于大数据背景的舰船电子设备故障智能诊断和检测方法。对船舶电子设备运行特征数值进行提取分析,并计算设备运行安全系数,进一步结合小波算法对故障检测过程中的噪声干扰数值进行消除处理,以实现对电子设备故障的进行有效检测的目标。通过实验证实,大数据背景下舰船电子设备故障智能诊断和检测相对于传统方法具有更高的识别效率和应用优势,充分满足研究要求。
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