軋機電氣設備故障診斷中數(shù)據(jù)挖掘技術的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學技術的迅猛發(fā)展，鋼鐵加工業(yè)生產系統(tǒng)正朝著大型化、復雜化、系統(tǒng)化和自動化的方向加速發(fā)展。這些發(fā)展都對承擔著繁重生產任務的軋機電氣設備的安全可靠性提出了更高、更嚴格的要求。由于長時間不間斷運行，軋機電氣設備存在著很大的故障隱患，由此而導致停產，損失往往是巨大的。所以近年來，軋機電氣設備的故障診斷逐漸受到人們的重視。 首先，在深入學習軋機電氣設備故障診斷理論的基礎上，以帶動軋機運轉的主要電氣設備——主電機為故障診斷對象，對

2、其結構、故障類型和常用的檢測技術進行了研究。分析了現(xiàn)有棒材生產線在線檢測控制系統(tǒng)存在的問題，創(chuàng)新性地提出將基于關聯(lián)規(guī)則的OLAM 挖掘技術引入軋機電氣設備故障診斷領域，以期望發(fā)現(xiàn)大量監(jiān)測數(shù)據(jù)背后所隱藏的對故障診斷有積極指導意義的信息，從而提高設備安全性和經濟效益。 其次，研究了數(shù)據(jù)倉庫技術、聯(lián)機分析處理技術、數(shù)據(jù)挖掘技術和聯(lián)機分析挖掘理論，并對數(shù)據(jù)挖掘中關聯(lián)規(guī)則挖掘的理論和算法進行了深入的學習，選取了適宜的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，使其

3、與數(shù)據(jù)立方體相結合，構建了基于關聯(lián)規(guī)則的OLAM 挖掘模型，并結合軋機主要電氣設備——電機的故障診斷對模型組成進行了研究。 最后，以鋼鐵公司為例，鑒于監(jiān)測系統(tǒng)中存儲了大量的電機測量數(shù)據(jù)，應用基于關聯(lián)規(guī)則的故障診斷方法，在Windows XP 操作平臺下，使用Microsoft SQL Server 2005，建立了OLAM 挖掘模型。利用選取的電機數(shù)據(jù)集對提出的模型進行了訓練和考核。結果表明，基于關聯(lián)規(guī)則的OLAM 挖掘模型產生