设备故障诊断的数据挖掘论文
1数据挖掘技术概念
1.1数据准备数据准备过程有三个主要步骤，分别是数据选择、数据预处理以及数据变换。不管是哪一个行业的检测系统，其所检测得到的数据都具有多样性与复杂性以及海量行的特点，正是这些造成人们分析数据的困难。所以想要解决问题，首先就要先确定挖掘目标，这样在检测数据库与历史数据库中才能够获得相对应的数据，并且实行预处理与变化和归化等。不过如果挖掘出来的数据质量不高会影响最终结果，所以提升挖掘质量，就要花费大量时间与精力去实行，绝绝大多数这个挖掘过程需要耗费整个过程的百分之八十以上。
1.2数据挖掘这个过程是持续反复与重复的过程，在这个过程中能够持续发现一些潜藏的知识与信息，能够利用决策树或者规则学习等多种方法来实行分析统计。
1.3结果分析和评估在持续检测数据的情况下，得到的数据也在持续发生变化，大量数据下需要持续的分析与建模，这样才能持续发现新设备的运行过程与故障，从而保证在较短时间内获得故障诊断结果。
2数据挖掘的常用技术
数据挖掘技术算法的好快直接影响到所发现信息质量的好坏，当前对该技术的研究方向也集中在算法与应用方面，常用的技术主要有以下几点：
2.1粗糙集理论这项研究数据的不确定性的数学工具由波兰科学家第一次提出，并且在经过二十年的持续进展中已经广泛应用到人工智能的各分支中，不管是在模式识别还是机械学习等方面都带来了成功。成功应用主要还在于存有的几点优点：其一该理论不用事先给出额外信息，能够减掉冗余信息的输入，减轻数据的复杂度与输入时间。其二算法简单，更方便人们操作。虽然优点明显，但是缺点也存有，在
对实际发生问题的处理过程中，抗干扰的水平十分差，有可能会直接
影响故障分类。
2.2决策树技术决策树算法是一种外形像树的预测模型结构，树的节
点表述所属类别，非终端节点表示问题属性。根据数据不同取值来实
行分类，建立树的分叉，从而形成决策树。决策树的规则是可直观容
易理解的，这个点是与神经元网络存有的最大不同点，因为算法直观
所以分类不需要很多时间，所以十分适用于记录故障分类和分析预测。
2.3人工神经元网络技术这是当前数据挖掘技术使用最多也是最广泛
的一项技术，该项技术主要是模仿人的神经系统来建立数据库的，从
而分析数据库中的数据并实行预测与分类。与上述技术不同的是，神
经元网络技术在机械故障十分复杂的情况下还能够得到较为准确的预
测技术，所以能够处理一些连续变量的问题，但对于高维变量数据则
不适合，主要原因在于其最大的特点是不透明性，不能够就是分析结
果是怎样产生的，以及产生结果的推算过程，所以神经元网络技术比
较适合于较为复杂数据的分析，比如聚类模式。典型三层前馈神经网
络结构如图1所示。
2.4遗传算法这种算法来自于生物进化理论，其使用的适者生存观点，也救赎常把一些任务看成一项能够搜索的问题，实行遗传算法搜索，
从而得到最优解。遗传算法能够解决很多数据类型的问题，还能够同
时处理不同类型的数据，但计算的时候因为使用的参数过多，很多编
码问题十分困难，计算量也十分大。
3数据挖掘技术在工业优化中的应用
工业优化也分类型，根据不同的优化类型的不同要求，要采取不同的
挖掘技术来实现找出问题解决的办法。一些需要解决的优化目标比较
容易获得评价或者说需要优化的问题是比较容易表达的这些情况下，
通常使用遗传算法实行全局搜索，这样比较方便。比如工业配方、工
艺工序组成等。粗糙集方法能够用于需要学习目标值与其相关变量间
的定量关系，利用技术来挖掘数据库中的目标数据间的关联规律，当
然也能够利用神经网络技术来找寻目标值与数据间的模糊关系。想要
确定优化目标边界，能够采纳隧道映射方法。通过假定各变量目标需
要优化的边界在二维空间中体现出来的是一个凸出来的多面体来包围
显示的。定量预测的一个十分好的方法就是非线性回归预测，能够先
利用模式识别方法来收集数据，建立数据结构，再根据相关数据确定
非线性回归的方程式，最后再实行非线性回归，不过这样做会存有一
个明显缺点就是要在实行非线性回归预测之前要主观确定方式公式。
向外推广寻找更优化的方式在工业应用上更为有效，能够采纳多种方
法配合使用，形成一种比较适用于各种数据结构外推寻优的数据处理
过程。
4数据挖掘技术在设备故障诊断中的实现步骤
4.1基本原理数据挖掘技术主要是利用历史数据里的设备运行记录来
对现在机械设备出现故障的原因实行诊断，分析其原因并找出解决方法，并对未来可能出现的故障做出预测。机械设备故障的根本性质就
是模式识别,所以对其诊断的过程也就是模式获得并匹配的过程。
4.2故障诊断的数据挖掘方法建模对机械设备故障诊断，首先要做的
就是要收集与本设备相关的大量数据，不但要有机械正常运行工作时
的数据，更要有机械出现问题时产生的数据，一般现场的监控系统都
存有历史数据与故障数据，而且现在的检测系统十分先进，出现故障
的时候已经对此实行分类，这样数据收集的时候更加方便。进一步完
成各项数据的猎取并建立完整的数据库。而数据挖掘技术的目标就是
要从这些杂乱无章的大量数据中找出潜藏在里面的相关规律与信息，
并且提取信息特征。一般故障类型的划分，能够根据概率统计来实行，这也是现在刚出现的一种新方法。当前故障模式识别理论中比较成熟
的理论是关联规则理论，这是一种利用数据间相互关联关系来达到分
类的最终目的。根据相关之间的关联关系划分出类别，并对新数据实
行归纳，分析故障类别，这样更快速的找到故障原因并实行解决。数
据挖掘系统总体设计策略如图2所示。
5结束语
本文想大家介绍了一种十分先进并且对机械设备故障诊断十分有效的方法——数据挖掘技术。利用该项技术能够有效并且方便地解决各种设备故障诊断，打破原本数据缺少的瓶颈。而该项技术不管是应用在工业上还是其他领域中都有卓越的贡献，能够提前预测问题从而确保机械设备的正常运行。同时持续研究数据挖掘技术也对未来更好解决设备故障更有协助，从而站在世界数据挖掘技术的前沿。
设备故障诊断的数据挖掘论文
数据挖掘课程论文 ——————数据挖掘技术及其应用的实现 数据挖掘技术及其应用的实现 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分
第一节机械故障诊断的意义、目的和任务 一、机械故障诊断的意义 随着现代大生产的发展和科学技术的进步现代设备的结构越来越复杂功能越来越完善自动化程度也越来越高。由于许多无法避免的因素的影响有时设备会出现各种故障以致降低其预定的功能甚至造成严重的灾难性事故国内外曾经发生的各种空难、海难、爆炸、断裂等恶性事故造成了人员伤亡产生了严重的社会影响；即使是经常生产中的事故也因生产过程不能正常运行或机器设备损坏而造成巨大的经济损失。如年日本关西电力公司南海电厂号机组———汽轮发电机组因振动引起严重的断轴毁机事件年我国大同电厂和年我国秦岭电厂的汽轮发电机组的严重断轴毁机事件都造成了巨大的经济损失。因此保证设备的安全运行消除事故是十分迫切的问题。 现代设备运行的安全性与可靠性取决于两个方面一是设备设计与制造的各项技术指标的实现为此设计中要采用可靠性设计方法要有提高安全性的措施；二是设备安装、运行、管理、维修和诊断措施的实施。现在设备诊断技术、修复技术和润滑技术已列为我国设备管理和维修工作的三项基础技术成为推进设备管理现代化保证设备安全可靠运行的重要手段。 二、机械故障诊断的目的 机械故障诊断的目的是：能及时地、正确地对各种异常状态和故障状态作出诊断预防或消除故障对设备的运行进行必要的指导提高设备运行的可靠性、安全性和有效性以期把故障损失降低到最低水平。 保证设备发挥最大的设计能力制定合理的检测维修制度以便在允许的条件下充分挖掘设备潜力延长服役期限和使用寿命降低设备全寿命周期费用。 通过检测监视、故障分析、性能评估等为设备结构修改、优化设计、合理制造及生产过程提供数据和信息。 总起来说,设备故障诊断既要保证设备的安全可靠运行又要获取更大的经济效益和社会效益。对生产单位配置故障诊断系统能减少事故停机率具有很高的收益投资比。对生产单位配置故障诊断系统能延长设备检修周期缩短维修时间为制定合理的检测维修制度提供基础极大地提高经济效益。 宏观上从全社会生产的角度看花费的设备维修费用是一笔巨大的数目而实施故障诊断带来的经济效益是巨大的。 我国的情况是年我国国营工交企业有万个以上总固定资产约亿元每年用于设备大修、小修及处理故障的费用一般占固定资产原值的。采用诊断技术改善设备维修方式和方法后一年取得的经济效益可达数百亿元。 从上面的分析可以看出设备故障诊断技术在保证设备的安全可靠运行以及获取很大的经济效益和社会效益上其意义是十分明显的。
数据仓库及其应用技术 摘要本文对于大量存在于计算机信息系统中的数据，通过数据仓库、联机处理技术和数据挖掘技术，对数据进行加工、分析、产生用于决策支持的信息，得以充分利用。 关键词数据仓库数据仓库应用 OLAP 联机分析处理 引言数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向，近几年来已经在许多领域得到了应用。以数据仓库为基础的商业职能系统强大的功能在实际应用中能带来高利润的回报,所以近年来数据仓库在证券业、银行领域、税务领域、控制金融风险、保险、客户管理等众多领域得到了越来越广泛的应用。据调查,财富500 强企业中已经有85 %的企业建成或正在建立数据仓库。 数据仓库与Internet 一样,正在成为最快的IT 增长点。1996 年,全球企业在数据仓库上的投资达到16. 8 亿美元,并且以每年19. 1 %的速度增长。那么什么是数据仓库? 数据仓库有哪些特征和技术? 下面做一些简单的介绍。 一、数据仓库概念及特征 1、数据仓库概念。 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定的) 、随时间不断变化的数据集合。与其他数据库应用不同的是,数据仓库更像一种过程,即对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程,而不是一种可以购买的产品。 2、数据仓库的特征: ①面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 ②集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上,经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 ③相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。 ④反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 二、数据仓库的分析技术 1、OLAP 技术 1.1 OLAP (联机分析处理) 的概念。
上海大学2016～2017学年秋季学期研究生课程考试 小论文格式 课程名称：机械故障诊断专题课程编号： 09SAS9023 论文题目: 齿轮箱故障的原因和诊断方法 研究生姓名: 李召伦学号: 16722008
齿轮箱故障的原因和诊断方法 学号：16722008 姓名：李召伦 摘要：齿轮箱是现代工业中广泛应用的重要传动装置，它的结构较为复杂，往往是故障频发的设备部件，特别是在环境恶劣的场合下，常易发生断齿、点蚀、齿面磨损及轴弯曲等典型故障。本文首先分析了齿轮箱常见的故障，并对各故障产生的原因进行了阐述。然后列举了一些齿轮箱故障诊断的方法。 Abstract:Gear box is an important transmission device widely used in modern industry, Its structure is more complex, often frequent failure of equipment components，Especially in the bad environment, the typical faults such as broken tooth, pitting, tooth surface wear and shaft bending are always easy to be broken. This paper firstly analyzes the common faults of the gear box, and explains the causes of the faults. Then some methods of fault diagnosis of gear box are enumerated. 前言 齿轮传动是机械设备中最为常用的传动方式之一，齿轮箱因其体积小，重量轻，性能优良，运行可靠，故障率低的特点被广泛运用。据统计，齿轮箱发生故障中：由于设计、制造、装配及原材料等因素引起的占40%。由于用户维护和操作不当引起的占43%，原相邻条件的故障或缺陷引起的占17%。齿轮传动系统中齿轮本身的制造，装配质量及其运行维护水平是关键问题。 1齿轮箱故障的原因 1.1齿轮箱异响和振动 1.1.1 异响的频率稳定，单向有异响，反向旋转无异响。此类异响可能是因为齿面磕碰的伤痕引起。 1.1.2 异响的频率较快，齿面检查正常。有可能是轴承损坏，轴承内圈滚道或滚子表面凹痕引起的周长运转不平稳。如图1.1轴承内圈表面凹痕。 1.1.3 其他齿面问题，也会造成因运转不平稳引起异响。 1.1.4轴端轴承损坏或轴承与轴颈磨损产生配合间隙，会使齿轮摇摆和扭振。如图1.2轴承轴端损坏。 图1.1轴承内圈表面凹痕图1.2轴承轴端损坏 1.1.5齿轮箱与相邻条件连接时，连接轴中心偏差过大引起的振动。 1.1.6齿轮轴刚度不足、箱体变形引起的振动。 1.2轴承高温： 轴承游隙过小、齿轮喷油不足、油温过高、轴承损坏、轴承与其他零件摩擦干涉等
数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖 掘技术论文开题报告，欢迎阅读！ 数据挖掘技术综述 数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘， 数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信 息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信 息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现 了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。 面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1，数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些 数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形， 图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可 以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行 数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领 域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术
《机械故障诊断技术》论文 ---转子不平衡的故障机理和诊断 学院：机械工程学院 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 日期： 2013年10月14日
摘要 旋转机械转子不平衡故障是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺陷造成的故障,旋转机械约有近七成的故障与转子不平衡有关,且旋转机械转子故障类型多样,故障特征相近,因此对旋转机械的转子不平衡故障的分析、诊断以及类型的甄别是十分必要的。转子不平衡是大型回转机械常见的故障之一，也是引起旋转机械振动的主要原因。因此，针对转子不平衡故障的诊断和分析越来越受到人们的重视。本文主要介绍了质量不平衡故障机理、原因和振动特征，并详细分析了旋转机械不平衡的故障机理与特征,找出了其故障原因并提出了解决措施,对从事设备维护工作的人员具有一定指导意义。 关键词：旋转机械转子不平衡故障诊断轴心轨迹全息谱 ABSTRACT Rotating machinery rotor unbalance fault is due to the quality of the eccentric rotor or rotor component parts defects caused by the failure, rotating machinery fault about around seventy percent on the rotor unbalance and rotor rotating machinery fault types, fault features are similar, so the rotating machinery rotor imbalance fault analysis, diagnostics and the type of screening is necessary. Rotor imbalance is a large rotating machinery common faults, is one of the main causes of rotating machinery vibration. Therefore, for rotor unbalance fault diagnosis and analysis of more and more people's attention. This paper describes the mechanism of mass unbalance fault, causes and vibration characteristics, and a detailed analysis of rotating machinery unbalanced fault mechanism and characteristics, to identify the cause of the failure and proposed solutions, engaged in equipment maintenance personnel working with certain guiding significance. Keywords: rotor unbalance fault diagnosis of rotating machinery Orbit holospectrum
医学数据挖掘期末论文 数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的 探讨 学生姓名________ 专业_________________ 学院__________________ 2016年6月
数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的 探讨 湛薇 摘要：现有的中医方剂数据存在冗余大的、不一致的、无效的噪声数据，降低了中医方剂数据的利用，且其方剂数据需要更加高效的存储、查询以及共享。而数据库技术融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法专门用于海量数据的处理[1]，从而解决中医方剂研究中所存在的问题，提高利用效率并且发掘潜在信息。本文利用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法，揭示方剂配伍规律的研究，对中医方剂信息的问题进行探讨。 关键词：中医方剂；数据挖掘技术；关联规则；聚类分析；分类模式 Data mining technology applied in the study of prescription of traditional Chinese medicine Zhan Wei 【Absract】:Existing in traditional Chinese medicine prescription data redundancy, big noise, inconsistent, invalid data, reduces the use of traditional Chinese medicine prescription data, and the prescription data need to be more efficient storage, query and sharing. And the database technology of artificial intelligence, pattern recognition, fuzzy mathematics, database, mathematical statistics and so on the many kinds of technical methods specifically for mass data processing [1], so as to solve the problems in the research of TCM prescriptions and improve the utilization efficiency and explore potential information. Based on association rule, clustering analysis and data mining methods such as classification model, reveals the law of herbal research, discusses the problem of prescription of traditional Chinese medicine information. 【Key words】：Prescriptions of traditional Chinese medicine; Data mining technology; Association rules; Clustering analysis; Classification model 1引言 中医学信息化在这几年来发展迅速，大量中医方剂数据库已被构建与完善，但中医方剂的数据挖掘方面依然有很多亟待解决的问题。虽然众多已经构建的方剂数据库都是经过一系列的校正后的结构化数据库，但由于在浩瀚的中医历史之中，其年代跨度实在太大、朝代变
工程机械故障诊断与排除的实践研究-工程机械论文-工程论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 【摘要】翻转课堂是课堂之外完成知识传递、课堂之内实现知识内化的一种新型教学方式。本文针对《工程机械综合故障诊断与排除》课程知识范围广、课时有限、学生水平参差不齐、实训教学效果差等问题，分析了基于微课的翻转课堂在该课程中应用的可行性，构建了以学生自主学习为主、以微视频资源为载体的翻转课堂教学模式。通过对比实验班与平行班的期末成绩及问卷调查结果，表明翻转课堂模式有助于提高学生自主学习能力、拓展课程内容、强化知识点、提高教学认同度。 【关键词】翻转课堂；微课；工程机械；教学实践 一、翻转课堂模式的研究与实践现状
2007年，美国科罗拉多州“林地公园”高中首次尝试的“翻转课堂”颠倒了传统的教学模式，教学效果超出了人们的预想[1]。翻转课堂是课堂之外完成知识传递、课堂之内实现知识内化的一种新型教学方式。翻转课堂模式的教学特点极为契合高职教育的课程教学改革，目前我国在高职类教学翻转课堂研究方面已涌现一批实践教学成果，郭锦玉等人针对高职“机械制造基础”课程开展了翻转课堂的教学尝试，综合利用视频网站、精品课程及微课资源开展各类数字化资源的收集和分类，在教学过程中增加了学生特征分析环节，针对学生学习情况对自主学习资源进行重点推送[2]。李洪洲等人针对“机械制造技术”课程开展了翻转课堂的实施效果的对比分析，考核结果表明：通过翻转课堂教学模式的学生的成绩和实践能力明显高于传统课堂教学模式的学生[3]。刘后广等人针对“机械设计基础”课程教师与学生有针对性的互动少，教师难以准确评估学生对所授知识的掌握情况等问题开展了翻转课堂实践研究，在知识内化阶段，针对性采用抛锚式教学引导学生进行相互讨论，结果表明前期自学基础使得这种课堂讨论相对于传统教学模式下的讨论效果更好，学生也对翻转课堂教学模式的实施也给予积极的评价[4]。
机械系统故障诊断论文 相关文献： 《Study on Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Time-Frequency Generalized Dimension》《基于时频广义维数的滚动轴承故障诊断研究》 学院：机电工程学院 专业班级：过程装备与控制工程01 学生学号： 1203020122 学生姓名：梅离 指导老师：陈汉新
什么是故障诊断？ 机械故障诊断技术是七十年代以来 ,随着计算机和电子技术的 飞跃发展 ,促进工业生产现代化和机器设备的大型化、连续化、高速化、自动化而迅速发展起来的一门新技术 , 也是一门以高等数学、物理、化学、电子技术、机电设备失效学为基础的新兴学科。现代化机械设备的应用一方面大大促进了生产的发展;另一方面也潜伏着一个很大的危机 ,即一旦发生故障所造成的直接和间接的损失 将是十分严重的。这门新技术的宗旨就是运用当代一切科技的新成就发现设备的隐患 ,以期对设备事故防患于未然。 如今它已是现代化设备维修技术的重要组成部分 ,并且成了设 备维修管理工作现代化的一个重要标志。机械故障诊断技术对确保机械设备的安全、提高产品质量、节约维修费用以及防止环境污染均起到重要作用。因此 ,在生产中运用现代设备故障诊断技术 ,可给企业带来巨大的经济效益。
文献分析 机械设备状态监测技术与故障诊断技术在现代工程中起着重要 的作用。滚动轴承是机械设备中最常用的部件，它承载和传输负载。因此，滚动轴承故障诊断具有重要意义。分形理论为滚动轴承振动信号的复杂性和不平顺的描述提供了一种有效的方法。提出了一种基于时频域信号的多重分形故障诊断方法。并给出了在时频域方法和多重分形分析的数值算法。根据算法中的网格类型和序参量的问题，在对尺寸计算的影响的基础上，对其取值范围进行了优化。仿真实验表明，在时间-频率域，这是与信号能量和分布等因素相关的多重分形方法，可以完成有效的信号识别。轴承故障诊断实验表明，在时间-频率域中的多重分形方法可以完成故障诊断，如故障判断和故障类型。故障检测可以在故障早期进行。因此，在时间-频率域中的多重分形方法用于轴承故障诊断是一种可行的方法。 近年来，现代工业正逐步向大规模、连续化、高速化、人工智能化的方向发展，其主要优点是提高生产率，降低废品率，保证产品质量。但另一方面，一旦出现故障对现代先进设备或结构发生，维护成本将大大增加，甚至可能导致重大事故。 滚动轴承已广泛应用于各种旋转机械中，在旋转机械中起着重要的作用，容易出错。随着自动化设备和设备复杂度的提高，以及大型旋转机械在工程中的广泛应用，对设备的安全性和先进的故障预测能力和新的故障诊断方法都是必需的。因此，滚动轴承故障诊断分析，特别是早期故障的正确检测，对延长使用寿命和降低成本具有重要意
数据挖掘论文 题目：数据挖掘技术在电子商务中的应用系别：计算机学院 专业：11网络工程1班 学生姓名：黄坤 学号：1110322111 指导教师：江南 2014年11月06 日
数据挖掘技术在电子商务中的应用 一、研究原因 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家，这样就使企业面临一个问题：如何才能把大量的数据资源，转化成自身价值呢？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。 二、2.1国内研究现状 KDD（从数据库中发现知识）一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建
XX大学机械交通学院 机械故障诊断论文 题目：旋转机械故障诊断技术 姓名学号： 指导教师： 年级专业：机械设计制造及其自动化084班所在学院：机械交通学院 课程评分： 二零一一年12月18日
旋转机械故障诊断技术 摘要：通过分析旋转式机械各种故障产生机理的基础上，归纳和概括了传统故障诊断的基本原理和典型故障振动特征分析方法及模糊理论、神经网络、遗传算法等在诊断决策算法研究中的应用，并对国内外旋转机械故障诊断的发展现状进行了详细论述最后对其发展趋势进行了展望。旋转机械是各种类型机械设备中数量最多应用最广的一类机械，特别是一些大型旋转机械，如汽轮机、球磨机、离心式压缩机等支持国家经济命脉的一些工业门是属于关键设备。由于检测技术在当今轻工业广泛应用，如电力、石化、冶金、汽车和造船等国民经济重要部门，都需要用机械振动的测试和分析，来检测机械是否正常运作。 关键字：机械故障诊断；旋转机械
前言 设备状态监测与故障诊断是通过掌握设备过去和现在运行中或基本不拆卸的情况下的状态量，判断有关异常或故障的原因及预测对将来的影响，从而找出必要对策的技术。它是一门综合性技术，涉及传感及测试技术、电子学、信号处理、识别理论、计算机技术以及人工智能专家系统等多门基础学科，是对这些基础理论的综合应用。 旋转机械的主要功能是由旋转动作完成的，转了是其最主要的部件。旋转机械发生故障的重要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅值域、频率域和时间域实时地反映了机器故障信息。转子常见的故障有转子不平衡、转子不对中、转子弯曲、油膜涡动和油膜振荡等[1]。 1.旋转机械故障诊断的内容 作为设备故障诊断技术的一个分支--旋转机械状态监测与故障诊断技术.其研究领域也同样主要集中在故障信息检测、故障特征分析、状态监测方法、故障机理研究、故障识别及其专家系统。 2.旋转机械的振动关系及故障分类 旋转式机械的主要组成部分是转轴组件，又称转子系统，它包括转子、轴承、支座及密封装置等部分。由于转子类型及振动性质的不同，其产生故障的原因，机理及振动特征各不相同。 2.1转子不平衡 2.1.1转子不平衡产生原因 在旋转机械中，若转子的质心与旋转轴不重合，就存在不平衡。转子不平衡包括转了系统的质量偏心及转子部件出现缺损。转子质量偏心是由于转子的制造误差、装配误差、材质不均匀等原因造成的，称此为初始不平衡。转了部件的缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢以及转子受疲劳力的作用使转子的零部件(如叶轮、叶片等)局部损坏、脱落、碎块飞出，从而造成新的转了不平衡。转子质量偏心和转子部件缺损是两种不同的故障但其不平衡振动机理却有共同之处。 2.1.2转子不平衡的振动特征 转子不平衡故障的主要振动特征为：频谱图中，谐波能量集中于基频；振动的时域波形为正弦波；当工作转速一定时，相位稳定；转子的轴心轨迹为椭圆；转子的进动特征为同步正进动；转子振动的强烈程度对工作转速的变化很敏感，振动幅值与转速的平方成正比，而与负荷大小无关；当转速大于第一临界转速后，转速上升，振幅趋向于一个较小的稳定值。当转速接近第一临界转速时，发生共振，振幅具有最大峰值；不平衡故障主要有静不平衡和动不平衡两种。对于静不平衡，其振动方向主要反映在径向，与轴向振动无关，转子两端轴承同一方向的径向振动为同相。 2.2转子不对中 2.2.1转子不对中产生原因 机组各转子之间由联轴器联接构成轴系传递运动和转矩。由于机器的安装误
数据挖掘毕业论文题目 数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘 数据挖掘毕业论文题目本文内容： 数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针
海南大学数据挖掘论文
题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数： 目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12)
4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15) 1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成 交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。． 2.1.4 最高价 指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最高价。 2.1.5最低价 指某种证券在每个交易日从开始到收市的交易过程中所产生的最低价。 2.1.6成交量 成交量是指一个时间单位内对某项交易成交的数量。一般情况下，成交量大且价格上涨的股票，趋势向好。成交量持续低迷时，一般出现在熊市或股票整理阶段，市场交投不活跃。成交量是判断股票走势的重要依据，对分析主力行为提供了重要的依据。 2.1.7 K 线 K 线图这种图表源处于日本德川幕府时代（1603～1867 年），被当时日本米
图像数据挖掘相关概念和应用 摘要：图像挖掘是数据挖掘领域中新兴的领域。随着数字照相技术的发展和在多学科中的广泛应用，对大量图像数据的分析和研究越来越重要。图像挖掘的对象、内容不同于传统数据，方法上也不同于传统技术。本文旨在介绍图像挖掘的基本概念。在此基础上，还介绍了近年来图像挖掘领域在卫星遥感、医学影像研究的相关应用。 关键词：数据挖掘；图像挖掘 Abstract:Image mining is an emerging field in data mining.Along with the wild use of large scale digital photo technology,it becomes more and more important to devise powerful tools for analyzing tremendous image data and grasping the contents inside.there is a large gap between traditional data mining and image mining in data formation and content,and the methods and algorithms are also different.In this paper,we focus on illustrating basic concepts of image mining.At last,applications of such techniques as satellite photo,medical X-rays,are introduced. Keywords:data mining;image mining 1引言 随着信息技术的迅猛发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，各行业都积累了大量的数据资料，但是人们无法理解并有效地利用这些大量的数据，从而导致”数据太多而知识太少”的尴尬局面。在这样的背景下，数据挖掘和数据库中的知识发现（Knowledge Discovery of Database）应运而生。KDD最早是在1989年举行的第11届美国人工智能协会学术会议上提出的。数据挖掘只是KDD的一个处理过程，但却是KDD最重要的环节。数据挖掘是按照既定的业务目标，对大量数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进的、有效的方法。在实际工作中，数据挖掘和知识发现这两个词经常混用，不加区分。如今数据挖掘思想已经开始向交通管理、医学影像诊断、城市规划、金融风险分析、图像识别等领域扩展。 数字图像处理（Digital Image Processing）起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字图片。由于CT的发明、应用以及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理学科已经成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等众多领域的各个学科之间学习和研究的对象。 数字化时代产生大量的图像数据，如数码照片、医学图像等。对这些图像利用图像挖掘技术进行自动分析以获取大量有用知识的需求日益增加。图像挖掘(Image Mining)远不只是检索相关图像，更要在大图像集中发现有意义的图像模式。由于数字图像具有一下几个特点：图像中信息是隐含的；对图像信息可有多种解释，依赖于图像表示方法和应用领域知识；图像信息中包含图像对象的空间关系信息，所以图像挖掘不同于传统的数据库挖掘技术，挖掘的是在图像数据库中隐含的、未知而潜在有用的知识和建立图像数据模型的过程。 图像挖掘是多媒体数据挖掘的一个重要组成部分，其研究内容是在图像数据
滚动轴承故障诊断分析 学院名称： 专业班级： 学生姓名： 学生学号： 指导教师姓名： 0引言： 随着科技的发展，现代工业正逐步向生产设备大型化、复杂化、高速化和自动化方向发展，在提高生产率、降低成本、节约能源、减少废品率、保证产品质量等方面具有很大的优势。
但是，由于故障所引起的灾难性事故及其所造成的对生命与财产的损失和对环境的破坏等也是很严重的，这就使得人们对诸如航空航天器、核电站、热电厂及其他大型化工设备的可靠性、安全性提出了越来越高的要求。除了在设计与制造阶段，通过改进可靠性设计、研究和应用新材料、新工艺以及加强生产过程中的质检控制措施提高系统的可靠性与安全性外，提高系统可靠性与安全性的另一个重要途径就是对系统的工作状态进行实时的监测与诊断，从而实现对设备的有效控制，并对灾难性故障的发生进行预警，为采取相应的补救措施提供有效的信息。故障诊断理论就是为了满足对系统可靠性和安全性要求的提高，减少并控制灾难性事故的发生而发展起来的。因此，故障诊断理论的发展必将促进故障监测和监控系统的快速发展与广泛应用，从而可以进一步的提高系统运行的可靠性与安全性，并由此产生巨大的经济和社会效益。 而滚动轴承是旋转机械最重要的零部件之一,也是旋转机械中的易损零件。据统计旋转机械的故障有30%是由轴承故障引起的, 轴承的故障会导致机器剧烈振动和产生噪声, 甚至会引起设备的损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。 滚动轴承诊断方法有倒频谱分析、特征参数分析法、冲击脉冲法、包络分析法、小波分析等。振动分析是对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的常用方法。一般方式为：利用数据采集器在设备现场采集滚动轴承振动信号并储存，传送到计算机，利用振动分析软件进行深入分析，从而得到滚动轴承各种振动参数的准确数值，进而判断这些滚动轴承是否存在故障。 1滚动轴承的故障形式 滚动轴承在正常情况下，长时间运转也会出现疲劳剥落和磨损。而制造缺陷、对重偏差大、转子不平衡、基础松动、润滑油变质等因素会加速轴承的损坏。 疲劳剥落 滚动轴承的内外滚道和滚动体交替进入和退出轴承区域，这些部件因长时间承受交变载荷的作用，首先从接触表面以下最大交变切应力处产生疲劳裂纹，继而扩展到接触表面在表面产生点状剥落，逐步发展到大片剥落，称之为疲劳剥落。 磨损 长时间运转使轴承的内外滚道和滚动体表面不可避免的产生磨损，持续的磨
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多