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基于数据挖掘技术的地铁盾构机故障诊断方法研究

的任务书

任务书

一、研究背景

近年来，城市快速发展，地铁交通日益成为人们出行的重要方式。在地

铁建设中，盾构机是重要的施工设备，负责隧道的开挖工作。然而，盾

构机在运行中也会面临一些故障问题，如杆件断裂、液压油渗漏等。针

对地铁盾构机的故障问题，研究一种基于数据挖掘技术的故障诊断方法，

对于提高盾构机的运行效率，保障地铁建设的顺利进行具有重要意义。

二、研究目的

本研究旨在开展基于数据挖掘技术的地铁盾构机故障诊断方法的研究，

具体包括以下内容：

1.建立地铁盾构机故障数据集，对常见盾构机故障进行分类和归纳。

2.研究盾构机故障诊断模型，采用数据挖掘技术建立故障预测模型，并通

过实验验证模型的有效性。

3.针对盾构机故障类型，提出相应的故障处理措施和预防措施，对于提高

盾构机运行效率，保障地铁建设具有重要意义。

三、研究内容

1.建立地铁盾构机故障数据集

（1）收集地铁盾构机的运行数据，对数据进行清理和分类。

（2）将地铁盾构机的常见故障和发生频率进行归纳统计。

2.研究盾构机故障诊断模型

（1）对于常见的盾构机故障类型进行分析和建模。

（2）采用数据挖掘技术，建立地铁盾构机故障预测模型。

（3）通过实验验证模型的有效性。

3.提出盾构机故障处理和预防措施

（1）根据盾构机故障类型，提出相应的故障处理措施。

（2）分析盾构机故障的原因，提出相应的预防措施。

四、研究方法

本研究采用数据挖掘技术，建立地铁盾构机故障诊断模型。具体步骤如

下：

（1）数据收集和预处理

（2）特征选取和处理

（3）建立故障预测模型

（4）实验验证模型的有效性

五、研究进度安排

第一阶段（2个月）：建立地铁盾构机故障数据集

第二阶段（4个月）：研究盾构机故障诊断模型

第三阶段（2个月）：实验验证模型的有效性

第四阶段（2个月）：提出盾构机故障处理和预防措施

六、预期成果

1.建立地铁盾构机故障数据集，并对常见盾构机故障进行分类和归纳。

2.研究基于数据挖掘技术的盾构机故障诊断模型，提高盾构机故障诊断准

确率。

3.对于盾构机故障类型，提出相应的故障处理措施和预防措施。

4.完成一份学位论文，并具有一定的学术价值和实际应用意义。

七、参考文献

1.陈志华,周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.

2.杨明.基于数据挖掘的盾构机故障预测模型研究[J].现代调度,

2017(10):45-48.

3.王庆堂,野崎彰.建设机械故障诊断技术现状及发展趋势[J].建设机械

与装备,2018,(6):1-5.

4.许振翔,俞小凯,向学明.基于机器学习理论的盾构机故障诊断技术研

究[J].道路工程与建设,2019,40(3):66-70.