基于数据挖掘技术的旋转机械故障诊断研究-机械工程专业论文.docx

万方数据 万方数据 A Dissertation Submitted to Hebei University of Engineering For Engineering Master of Engineering Study on fault diagnosis of rotating machinery based on Data Mining Technology E.M.Candidate ：Zhang Baolu Supervisor ：Chai Baoming Pluralistic Supervisor ：Li Fei Academic Degree Applied for ：Master of Engineering Specialty ：Mechanical engineering College/Department ：College of Mechanical electrical Hebei University of Engineering October，2015 万方数据 万方数据 独创性声明 本人郑重声明： 所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得河北工程大学或其他教 育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体， 均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果 由本人承担。 学位论文作者签名： 签字日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 河北工程大学 有关保留、使用学位论文的规 定。特授权 河北工程大学 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印件和电子文档。 （保密的学位论文在解密后适用本授权说明） 学位论文作者签名： 签字日期： 年 月 日 导师签名： 签字日期： 年 月 日 摘 摘 要 I万方数据 I 万方数据 II万方数据 II 万方数据 摘 要 旋转机械可以说在各种设备中都存在的，它的重要性不言而喻。在当今社会 中计算机在各企业生产中应用越来越来广泛，这对于目前各企业当中自动化程度 很高的复杂设备的运行数据的记录处理有很大的帮助。但是设备越复杂和高端， 其数据越是庞大。把计算机中的数据挖掘技术应用于设备的远程故障诊断，将会 改善以往传统诊断方式中的滞后性、高费用和无法预知的现状。数据挖掘技术具 有数据分析和处理的功能，它的这种智能诊断的优点已经在各行业中得到广泛的 推广和应用。 本文主要把可辨识矩阵的算法应用于数据挖掘中，这种方法属于粗糙集理论。 这种算法目的是想获取一个知识简约，知识简约即是析取范式中的每一个合取式， 析取范式由合取范式转换而来，而合取范式结构的可辨识函数是从构建的可辨识 矩阵推导得出。然后使用决策树算法对数据进行分类。这样把两种方法结合可以 消除数据集中训练样本的无关数据，进而使计算简化，节省计算时间，提高诊断 效率。 应用粗糙集中可辨识矩阵的属性约简算法把属性约简后，可以剔除数据中的 噪声和冗余项，然后再通过决策树的 C4.5 算法进行分类运算。可以提高运行速度， 并且也避免决策树子树重复和重复选取生成的规则属性。为今后向更快捷的方向 进展提供了选择。 关键词：数据挖掘；故障诊断；粗糙集，可辨识矩阵，决策树 Abstract Abstract Rotating machinery can exist in all sorts of equipment, its importance is self-evident. In todays society, computer application in various enterprises in the production of more and more widely, a high degree of automation of this for various enterprises at present complex operation data record processing equipment has the very big help. But the more complex the equipment and high-end, its data the more big. The data mining technology is applied to the equipment of computer remote fault diagnosis, will