水电机组故障诊断系统数据挖掘技术的研究
水电机组故障诊断系统数据挖掘技术的研究【摘要】:随着信息技术的进步以及计算机技术和网络技术的迅速发展,水电机组故障诊断系统中采集的大量数据(包括统计数据、试验数据)可以方便地被存储
【学位授予单位】:西华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP311.13
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 1 引言8-11
- 1.1 课题来源及名称8
- 1.1.1 课题来源8
- 1.1.2 课题名称8
- 1.2 课题研究的目的和意义8-9
- 1.3 国内外研究现状9-10
- 1.4 论文的主要研究内容10-11
- 2 数据挖掘概述11-17
- 2.1 数据挖掘概念11
- 2.2 数据挖掘的过程11-12
- 2.3 数据挖掘的功能12-13
- 2.4 数据挖掘的任务13-14
- 2.5 数据挖掘的常用方法14-17
- 3 水轮发电机组振动故障的基本理论17-26
- 3.1 水轮发电机组的结构17-19
- 3.1.1 水轮机的结构及类型17-18
- 3.1.2 水轮发电机的结构和类型18
- 3.1.3 水轮发电机组的布置方式18-19
- 3.2 水轮发电机组振动故障的特点19-20
- 3.3 水轮发电机组振动故障的振因分析20-24
- 3.3.1 机械原因引起的振动20-22
- 3.3.2 水力原因引起的振动22-23
- 3.3.3 电磁因素引起的振动23-24
- 3.4 水轮发电机组振动故障的危害24-26
- 4 故障诊断系统数据挖掘技术应用26-58
- 4.1 数据准备26
- 4.2 数据挖掘工具选择26-29
- 4.3 数据挖掘模型建立29-37
- 4.3.1 组织数据挖掘源数据29-30
- 4.3.2 分析处理源数据30-35
- 4.3.3 建立模型35-37
- 4.4 处理和使用模型37-44
- 4.4.1 决策树模型37-39
- 4.4.2 聚类分析模型39-41
- 4.4.3 神经网络模型41
- 4.4.4 时序算法模型41-44
- 4.5 预测结果对比分析44-48
- 4.6 模型应用48-58
- 5 总结与展望58-60
- 5.1 总结58-59
- 5.2 展望59-60
- 参考文献60-62
- 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果62-63
- 致谢63-64
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