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基于数据挖掘的故障诊断方法研究

作　者: 姜碧波
导　师: 赵辉
学　校: 天津理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 故障诊断 数据挖掘 模糊关联规则 蚁群决策树 MATLAB GUI
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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引　用: 1次
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内容摘要


随着科学技术的迅速发展,现代化生产过程日趋复杂,设备系统在高负荷、大功率的条件下连续运转,不可避免地会发生故障,造成严重的经济损失和人员伤亡。采用故障诊断技术是保证设备系统高效、安全、可靠运转的重要手段,对降低设备事故率、延长使用寿命、增加企业经济效益具有重要意义。传统故障诊断方法在解决早期设备故障诊断方面发挥了重要作用,但由于技术的限制,还存在着许多缺点和不足,将数据挖掘技术应用于故障诊断系统,有助于克服这些缺点和不足。本文首先探讨了故障诊断技术的国内外研究现状,分析了传统故障诊断方法的局限与不足,然后对数据挖掘技术进行了详细的介绍,对常用的关联规则算法和决策树算法进行了深入的研究,通过分析两种算法的优点和不足,提出对两种算法的改进措施,并将改进的数据挖掘算法应用到故障诊断系统中。本文将竞争凝聚聚类算法应用到故障诊断的特征分类中,详细阐述了基于模糊关联规则算法的故障诊断的具体过程。另外,针对决策树算法的特点,提出了一种蚁群决策树的改进算法,该算法可以有效的提升分类的正确率,仿真结果证明了改进算法的可行性和有效性。最后,本文将改进的模糊关联规则与改进的决策树算法联合应用于故障诊断系统,应用SQLSERVER 2000建立数据库,存储过程历史数据,并且对数据进行初步处理,采用MATLAB GUI作为开发工具,综合应用Database工具箱,建立一个简化的故障诊断系统,并通过故障诊断实例验证了方法的正确性与可行性。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 故障诊断技术的发展及其意义  9-11
    1.1.1 故障诊断技术的发展历程  9-10
    1.1.2 故障诊断技术的意义  10-11
  1.2 数据挖掘技术在故障诊断中的应用与发展趋势  11-12
    1.2.1 数据挖掘与故障诊断  11-12
    1.2.2 数据挖掘在故障诊断领域中的发展及现状  12
  1.3 本文研究的目的和意义  12-13
  1.4 本文的主要研究内容  13-14
第二章 故障诊断技术与数据挖掘技术  14-22
  2.1 故障诊断技术简介  14-18
    2.1.1 设备系统故障及故障诊断  14
    2.1.2 现代故障诊断技术  14-16
    2.1.3 基于知识的故障诊断方法  16-18
  2.2 数据挖掘技术简介  18-21
    2.2.1 数据挖掘的定义  18-19
    2.2.2 数据挖掘方法分类  19
    2.2.3 知识发现的过程  19-21
  2.3 故障诊断中的数据挖掘技术  21-22
第三章 模糊关联规则算法在故障诊断中的应用  22-33
  3.1 聚类方法在数据离散化中的应用  22-27
    3.1.1 区间划分方法  22-23
    3.1.2 聚类方法  23-24
    3.1.3 竞争凝聚算法  24-25
    3.1.4 竞争凝聚算法在数据离散化中的应用  25-27
  3.2 关联规则方法介绍  27-31
    3.2.1 关联规则的定义  27-28
    3.2.2 经典关联规则算法  28-29
    3.2.3 模糊关联规则算法  29-31
  3.3 模糊关联规则算法在故障诊断中的应用  31-33
第四章 决策树算法在故障诊断中的应用  33-41
  4.1 决策树算法简介  33
  4.2 经典的决策树算法介绍  33-35
  4.3 蚁群算法对决策树算法的改进  35-39
    4.3.1 蚁群优化算法  35-37
    4.3.2 使用蚁群算法构建分类  37-38
    4.3.3 构建分类实现过程  38-39
  4.4 改进的决策树算法在故障诊断中的应用  39-41
    4.4.1 实例分析  39-40
    4.4.2 蚁群决策算法与经典决策树算法的对比  40-41
第五章 基于数据挖掘的故障诊断系统  41-52
  5.1 数据挖掘故障诊断系统的框架设计  41-42
  5.2 应用 SQLServer2000 建立过程历史数据库  42
  5.3 应用MATLAB GUI 实现系统功能  42-47
    5.3.1 MATLAB GUI 简介  42-43
    5.3.2 MATLAB 中的Database 工具箱  43
    5.3.3 故障诊断系统的构成  43-47
  5.4 应用实例分析  47-52
第六章 结论与展望  52-53
参考文献  53-56
发表论文和科研情况说明  56-57
致谢  57-58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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