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随着科学技术与生产的发展,自动化系统规模的不断扩大,对设备生产使用的要求越来越高,提高设备的使用效率和工作强度成为设备研究专家的关注领域。然而,设备的功能完善的同时,各部分的构造关系就越加复杂与紧密,一处微小的部分发生故障可能会导致其他故障的发生,这种小故障引发的连锁反应,导致设备的生产受到极大的阻碍,乃至对设备所在的环境造成极大的破坏,不仅给经济上造成损失,还可能对人身安全造成威胁。这种由设备故障未得到及时诊治而造成的后果不堪设想。因此,设备诊断技术日益发挥重要作用。随着计算机科学技术与应用的发展,先进的数据挖掘技术为设备故障诊断提供了新的发展动力,它不仅能对设备故障信息进行智能挖掘,还能帮助设备故障诊断领域专家或维修人员及时的对设备进行诊断,正确地加以维修,以减少维修时间,提高维修质量,节约维修费用。综上所述,有必要建立设备故障诊断系统,来监测系统的变化和故障信息,进而采取必要的措施,防止系统灾难性事故的发生。 本文首先通过对国内外设备故障诊断系统的研究、应用现状和发展趋势的论述,探讨了数据挖掘技术应用于设备故障诊断的可行性和科学性。接着对数据挖掘的概念、对象、方法以及数据挖掘在设备故障诊断中的应用进行了介绍。然后重点介绍了数据挖掘技术中关联规则挖掘的理论与算法,并对关联规则的经典算法Apriori算法进行研究与改进。最后,在前面研究讨论的基础上,根据所作的项目课题,将数据挖掘技术应用于设备故障诊断系统,并描述了该子系统结构和功能的设计与实现。