基于机器学习方法的氢原子钟故障诊断研究

摘要: 氢原子钟作为一种精密的授时守时仪器，在科学研究与工程应用中发挥着重要作用，但目前我国原子钟还存在设备故障、可靠性差等问题。为了简化技术人员排查流程、提升维修效率，文章提出了一种采用机器学习方法，将氢钟历史运行数据作为训练样本，结合DBSCAN及人工神经网络算法得到氢钟诊断模型，从而大幅简化故障排查过程的方法。实验中将训练好的模型部署到嵌入式设备上，并把实时预判结果给技术人员作为参考，证实了这种方法的可行性及有效性。