基于数据挖掘技术的旋转机械故障诊断研究

发布时间：2018-06-07 15:48

  本文选题：数据挖掘 + 故障诊断　； 参考：《煤矿机械》2014年12期

【摘要】：针对旋转机械故障诊断需人工干预、效率低、故障样本难获取等问题,提出基于数据挖掘技术的旋转机械故障诊断方法。提取不同故障的时域及频域特征频率,构成典型的故障样本数据库;采用粗糙集和决策树融合的诊断算法生成故障诊断的决策。用轴承故障诊断案例证明模型的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problems of manual intervention, low efficiency and difficulty in obtaining fault samples for rotating machinery fault diagnosis, a method of rotating machinery fault diagnosis based on data mining technology is proposed. The time-domain and frequency-domain characteristic frequencies of different faults are extracted to form a typical fault sample database, and a fault diagnosis algorithm based on rough set and decision tree fusion is used to generate fault diagnosis decision. The effectiveness of the model is proved by the case of bearing fault diagnosis.
【作者单位】： 中国矿业大学机电工程学院;
【分类号】：TD407;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1991722