机械设备数据挖掘论文范文

1数据挖掘技术的实施要点

1.1结果优化中遗传算法的应用遗传算法由达尔文进化论与孟德尔遗传变异论进行模拟后得到，该算法所采用的算法因子具有随机性，故设备故障的出现往往不会受到常规故障规则的限制，但是遗传算法在实际应用过程中，其对故障的整合分析，并不是盲目式的，而是针对机械设备状态运行情况，以设备最优化为基本原则进行不断完善计算进行的。若设备状态监测和故障诊断当中，直接采用了与设备情况相应的参数进行适值计算，但又不需要对优化参数进行明确计算，在针对部分无法明确计算得到的设备参数时，即可采用遗传算法对结果进行优化。遗传算法的智能性与并行性较强，利用该方法，可以对设备故障当中还未得到有效解决的部分复杂问题进行妥善处理。目前，遗传算法在设备运行函数的优化、设备模式的识别以及设备运行信号的整合处理等相关工作当中有着较为全面的应用，在将复杂的运行数据进行优化时，遗传算法具有较为良好的性能。综合其相关特点，在建立设备状态监测和故障诊断的模型时，可采用该技术使得模型更为合理化，使得设备状态监测与故障诊断的结果更为准确。以滚动轴承的状态监测与故障诊断为例。在实际工作当中，运用各类运算符集，对滚动轴承的原始性特征向量进行测量后，采取最优的组合方式获得新型向量，配合采用遗传算法得到最终的滚动轴承参数，并利用分类法，对各项间距进行了调整，使得滚动轴承的诊断参数更为准确。此外，利用该方法，还有效区分了滚动轴承的不同工作状态，测量结果较为全面，效果显著。

1.2模糊集理论的应用要点该方法通过模糊集合与模糊推理两种方法，其研究测试的对象是各类不确定性因素，属于传统集合理论的创新。模糊集理论在设备状态监测和故障诊断中的应用，主要包含了两个方面。一方面，是在相关数据概念的形成时，采用不准确和较为模糊的语言变量，根据人们习惯，对设备状态的变化及变量变化状态进行描述。具有较强的直观性，且相关人员在接受该类概念时，也可以更方便的理解接受；另一方面，该方法通过提炼模糊性规则，在建模时模糊化，使得机械设备的控制、预测以及故障诊断等过程拥有更为广阔的空间。

1.3基于实例分析的方案优化及调整该种方法拥有较为简单的思路，在对设备未来运行情况进行预测时，系统会匹配与设备目前情况相似的实际案例，并从以往的解决方法中选出最佳的解决方案，再结合设备实际情况进行相应调整。此类方法的应用范围较广，且得到的计算结果也相对准确，但同时也具有一定缺陷，即无法全面整合以往设备数据及解决规律，缺乏充足的继承性。该方法进行故障诊断的基本理念是，在选红枣解决方法的过程中，利用历史诊断方法成功案例为奠基，进行全面的推理工作，并采用类比和联想法，较为全面的对故障进行诊断。

1.4多种数据挖掘法的联合应用除上述几种数据挖掘技术外，实际工作中还涵盖了以传统数据统计为基础的统计分析方法、人工神经网络元技术、等多种方法，考虑到每一种方法或多或少具有局限性，故为了有效提高各类方法的应用效果，可以将各类方法进行配合使用，代表性的算法组合类型如表1所示。

以遗传算法和模糊集理论的配合采用为例。由于模糊算法，主要是利用了最大隶属原理和阀值原理，故可以按照不同故障的发生原因以及故障征兆的相互联系，在综合考虑的基础上对机械设备故障的可能原因进行全面分析。而该方法在运用的过程中，会对各类故障征兆进行约简化从而得到较为普遍的规律，但是所得到的规律也可能存在不可靠问题。故在实际应用模糊集理论的同时，配合采用遗传算法，通过对模糊集理论所得到的结论及规则进行全面优化，使得诊断的结果更为准确与高效。上述案例方法在涡轮机故障诊断过程中进行应用时，可先建立完善的涡轮机故障集，在此基础上采用模糊集理论对涡轮机故障进行诊断，配合遗传算法对涡轮机故障规律进行优化，使得最终故障诊断结果更为准确。除遗传算法与模糊集理论课进行配合使用外，其他各类方法也可以根据设备实际情况进行搭配，使得最终诊断结果更为准确有效。

2结束语

在当前设备数据及信息的推动下，数据挖掘技术的解决了现有设备监测理论无法进行全面预测的问题，因此，其在工业机械设备的状态监测及故障诊断系统的构建过程中有着举足轻重的地位，且未来应用前景广阔。随着理论研究的日趋完善以及实际应用中经验的不断总结，该技术必然会使得机械设备状态监测与故障诊断工作迈入新的发展时期。

作者：张林刘君李勇攀林圳杰温启良单位：深圳供电局有限公司深圳市康拓普信息技术有限公司