面向高壓變頻器的數據分析系統設計
文：王宇辰 哈爾濱工業大學（威海） 計算機科學與技術學院2019年第四期
導語：高壓變頻器是一種廣泛應用于電力、冶金、石化、水務、環保等眾多領域的強電控制設備，可以利用電力半導體器件的通斷作用將工頻電源變換為另一頻率的電能。
摘 要: 高壓變頻器是一種廣泛應用于電力、冶金、石化、水務、環保等眾多領域的強電控制設備，可以利用電力半導體器件的通斷作用將工頻電源變換為另一頻率的電能。高壓變頻器在實際生產中不容易產生故障，但是一旦發生故障，則會對生產造成非常大的影響。如果能通過采集和分析高壓變頻器的關鍵數據，對設備的重要事件或者故障進行預測，并據此對設備進行適當的調整，對于設備和整個生產系統來說都有深遠的意義。本文結合現有成熟的半監督聚類算法，并結合應用情景，對經典的K-means聚類算法進行改進，提出一種新的半監督聚類算法。利用這種算法對歷史數據進行聚類分析，生成分析模型，對新的數據進行分析，預測設備狀態。分析后的數據可被標記上新的監督標簽，參與到接下來的聚類分析中，生成新的分析模型，用于接下來的數據分析。圍繞這一算法思想與基本業務流程，本文使用Qt框架實現了一個基于C/S架構，具有高度的可移植性的面向高壓變頻器的數據分析系統。
關鍵詞: 高壓變頻器；半監督學習；聚類分析；K-means；故障預測
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