基于机器学习方法的氢原子钟故障诊断研究后印本

作者： 李荣凯 ^1，2 李锡瑞 ¹ 蔡勇 ¹
作者单位：

1. 中国科学院上海天文台，上海 200030

2. 中国科学院大学，北京 100049
提交时间：2020-01-06 10:37:35

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。

氢原子钟故障诊断机器学习嵌入式

分类： 天文学 >> 天文学

期刊：

天文研究与技术

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:202001.00011 (或此版本 ChinaXiv:202001.00011V1)
DOI:10.12074/202001.00011V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202001.00011.V1
科创链TXID： aee7627d-79c6-4145-b281-3dabc997fbbe
推荐引用方式： 李荣凯,李锡瑞,蔡勇.基于机器学习方法的氢原子钟故障诊断研究.天文研究与技术:https://chinaxiv.org/abs/202001.00011.[ChinaXiv:202001.00011V1] (点此复制)

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2020-01-06 10:37:35

ChinaXiv:202001.00011V1

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