基于数据挖掘的故障诊断方法研究

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1、分类号：密级：天津理工大学研究生学位论文基于数据挖掘的故障诊断方法研究(申请硕士学位)学科专业：控制理论与控制工程研究方向：智能控制理论及应用作者姓名：姜碧波指导教师：赵辉教授2011年1月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’SDegreeFaultDiagnosisMethodsBasedonDataMiningByJiangBiboSupervisorProf．ZhaoHuiJanuary2011独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和

2、取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得一墨盗墨墨太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签以．签字日期：知7／年v月必日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天洼理工大鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电

3、子文件。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签d劝畦导师辐苏砰签字日期：加矿年、月l∥日签字日期：矽f／年≯月砧日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

4、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

5、法联合应用于故障诊断系统，应用SQLSERVER2000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MATLABGUI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。关键词：故障诊断数据挖掘模糊关联规则蚁群决策树MATLABGUIAbstractWiththerapiddevelopmentofmoderntechnology,productionprocessisincreasinglycomplexed．Equipmentsystemrunningcontin

6、uouslyattheconditionsofhighloadandhigh—power,SOsomefailureshappensinevitably,whichmaybecauseseriouseconomiclossesandcasualties．Faultdiagnosissystemgivesveryimportantmeansofesuringtheequipmentrunningattheconditionofefficient，safeandreliable，whichisofgreatsignificancetoreducethe

7、accidentrate，extendtheservicelife，andincreasetheeconomicefficiencyofenterprises．Traditionalfaultdiagnosismethodshaveplayedallimportantroleinearlyfaultdiagnosis．However,thereweresomeshortcomingsmoreorlessduetotechnicallimitations．Applyingthedataminingtechniquesintothefaultdiagn

8、osissystemcouldovercometheseshortcomingsverywell．Inthispaper,