基于數(shù)據(jù)挖掘技術的故障測試與診斷方法研究.pdf

1、本學位論文以數(shù)據(jù)挖掘、虛擬儀器和信息融合為理論基礎，對復雜系統(tǒng)的故障診斷方法及其應用進行了深入的研究。該研究對保證大型復雜系統(tǒng)高效、安全、穩(wěn)定、可靠地運行，提高設備生產效率和管理水平，最大程度恢復故障設備并挽回故障造成的經(jīng)濟損失，滿足國民經(jīng)濟又好又快的發(fā)展等方面有著十分重要的現(xiàn)實意義。 本文設計完成了基于虛擬儀器的故障數(shù)據(jù)采集實驗，為后續(xù)研究提供了充足數(shù)據(jù)。針對復雜系統(tǒng)的實際情況，重點研究了粗糙集算法在屬性約簡和特征提取中的應用

2、，決策樹算法在挖掘故障規(guī)則中的應用以及聚類算法在增量數(shù)據(jù)中挖掘新故障規(guī)則的應用。通過改進粗糙集屬性約簡算法，解決了其在屬性約簡中效率較低的問題；通過利用嵌入式SQL直接對故障數(shù)據(jù)庫進行高效的數(shù)據(jù)查詢與處理，大大提高了ID3算法的效率和可實現(xiàn)性；通過利用ART2算法與K-means算法相結合的方法，有效抑制了ART2聚類中心的漂移。同時研究了故障診斷中的信息融合，通過對診斷數(shù)據(jù)融合，使得診斷數(shù)據(jù)更加全面；通過對診斷方法的融合，使得診斷結果