【摘 要】
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针对复杂装备历史数据往往存在非球形的特征，提出了一种基于密度聚类的复杂装备健康监测模型。从历史数据中估计各个样本的局部密度和类间距离，并综合考虑两者的统计特性以确定数据的聚类中心，对于新采集的复杂装备健康状态监测数据，如果它与聚类中心密度可达，就认为该复杂装备处于健康状态，否则就处于非健康状态。通过数值仿真技术分析了一个实际的复杂装备数据集，以及利用散点图、盒图和平行坐标系等可视化技术来验证计算结
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针对复杂装备历史数据往往存在非球形的特征，提出了一种基于密度聚类的复杂装备健康监测模型。从历史数据中估计各个样本的局部密度和类间距离，并综合考虑两者的统计特性以确定数据的聚类中心，对于新采集的复杂装备健康状态监测数据，如果它与聚类中心密度可达，就认为该复杂装备处于健康状态，否则就处于非健康状态。通过数值仿真技术分析了一个实际的复杂装备数据集，以及利用散点图、盒图和平行坐标系等可视化技术来验证计算结果的可靠性，仿真结果表明提出的方法能够有效监测复杂装备的健康状态。
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