基于云模型和数据挖掘技术的风电机组故障诊断
基于云模型和数据挖掘技术的风电机组故障诊断【摘要】:现今风电利用已经成为各领域的热点。但是风电机组却常处于恶劣的工作环境,一旦发生故障,会造成巨大的损失。故此风电机组对运行状态进行
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP311.13
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第1章 绪论9-14
- 1.1 课题背景及研究意义9-10
- 1.2 故障诊断的研究与应用现状10-11
- 1.3 云模型与数据挖掘的研究与应用11-12
- 1.3.1 云模型理论研究与应用11
- 1.3.2 数据挖掘在故障诊断中的研究与应用11-12
- 1.4 课题的研究内容12-14
- 第2章 云模型和数据挖掘技术14-29
- 2.1 云模型分析及研究14-21
- 2.1.1 云模型概念14
- 2.1.2 云发生器14-15
- 2.1.3 云变换15-16
- 2.1.4 云模型在风电机组故障评估中的应用16-19
- 2.1.5 实例分析19-21
- 2.2 故障诊断与数据挖掘技术21-23
- 2.2.1 风电机组常见故障21
- 2.2.2 诊断方法21-22
- 2.2.3 数据挖掘在故障诊断中的应用22-23
- 2.3 粗糙集理论23-25
- 2.3.1 基本理论23-24
- 2.3.2 知识约简24
- 2.3.3 基于差别函数的属性约简算法24-25
- 2.4 改进的基于差别函数的属性约简算法25-28
- 2.5 本章小结28-29
- 第3章 风电机组故障诊断系统设计29-40
- 3.1 系统设计目标29-30
- 3.2 系统的需求分析30-31
- 3.3 系统的数据库设计31-35
- 3.3.1 系统数据库需求分析31-32
- 3.3.2 数据库概念结构设计32-33
- 3.3.3 数据库逻辑结构设计33-35
- 3.4 系统开发实现35-39
- 3.4.1 用户登录系统设计35-37
- 3.4.2 机组设备监测数据设计37
- 3.4.3 故障诊断设计37-39
- 3.5 本章小结39-40
- 第4章 基于粗糙决策树的故障诊断应用40-48
- 4.1 决策树40-42
- 4.1.1 决策树算法40
- 4.1.2 决策树修剪40-41
- 4.1.3 由决策树抽取规则41-42
- 4.2 基于粗糙决策树的故障诊断实例分析42-47
- 4.2.1 数据处理42-43
- 4.2.2 属性约简43-44
- 4.2.3 构建决策树44-47
- 4.3 本章小结47-48
- 第5章 总结48-49
- 参考文献49-52
- 在学期间发表的学术论文和参加科研情况52-53
- 致谢53
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