基于数据挖掘技术的轴承寿命预测的研究

发布时间：2021-05-12 15:05

　　数据挖掘技术是近年来数据库领域中新出现的一个研究方向,该方向已成为国内外学者研究的热点领域。本文以大连海事大学自动化研究所与瓦轴集团轴承试验测试中心合作的轴承疲劳寿命二期技术改造项目为选题背景,结合当前国内外轴承寿命预测研究的发展现状,针对数据库和数据仓库技术在工业领域的广泛应用以及现在各个工厂基本上都对重要设备实施了实时监控,由传感器不间断的传回试验机组运行状态的各种数据及其参数,已经形成大型数据库这一事实,提出了将数据挖掘技术应用于轴承寿命预测领域,找出典型数据中潜在有用的知识,完成预测问题。 支持向量机是数据挖掘中的一项新技术,是继神经网络后机器学习的热点研究技术,它主要应用于分类和回归问题中。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它能较好地处理小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它能把非线性问题转化为线性问题来解决并降低了算法的复杂度。目前,支持向量机已经成为国际上机器学习领域新的研究热点。 通过对数据挖掘的新方法一支持向量机算法,进行研究,将其应用于轴承的寿命预测中。本文研究的主要内容是轴承寿命预测问题,即根据现场采集到的轴承的振动信号... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
第1章 绪论
    1.1 课题的提出
    1.2 轴承寿命预测的发展概况
    1.3 支持向量机简介
    1.4 本课题研究的主要内容
第2章 数据挖掘理论与技术
    2.1 数据挖掘的诞生
    2.2 数据挖掘的定义
    2.3 数据挖掘的功能模型
    2.4 数据挖掘的对象
    2.5 数据挖掘的处理过程
    2.6 分类与预测
        2.6.1 分类问题的描述
        2.6.2 分类器构造方法
    2.7 预测
    2.8 数据挖掘与统计学习
第3章 统计学习理论与支持向量机
    3.1 机器学习
    3.2 统计学习理论
        3.2.1 经验风险最小化原则
        3.2.2 VC维
        3.2.3 结构风险最小化原则
    3.3 标准支持向量分类机
        3.3.1 线性可分问题
        3.3.2 近似线性可分问题
        3.3.3 线性不可分问题
    3.4 支持向量回归学习机
        3.4.1 回归问题
        3.4.2 支持向量回归机
第4章 轴承故障诊断方法
    4.1 轴承振动信号的特征
        4.1.1 正常轴承振动信号的特征
        4.1.2 故障轴承的振动信号特征
    4.2 幅值域中的故障诊断法
    4.3 频域中的故障诊断法
第5章 基于支持向量机的轴承寿命预测
    5.1 轴承寿命的确定以及预测的基本方法
    5.2 用支持向量分类机进行轴承寿命预测
        5.2.1 用支持向量分类机进行轴承寿命预测的步骤
        5.2.2 样本规模的选取以及预测参数选取
        5.2.3 核函数形式的选择
        5.2.4 核函数参数与预测效果的关系
        5.2.5 实验结果与分析
    5.3 用支持向量回归机进行轴承寿命预测
        5.3.1 用支持向量回归机进行轴承寿命预测的步骤
        5.3.2 回归预测
        5.3.3 核函数参数与预测效果的关系
        5.3.4 实验结果与分析
    5.4 回归预测与分类预测的关系
第6章 结论与展望
参考文献
攻读学位期间公开发表论文
致谢
研究生履历


【参考文献】：
期刊论文
[1]滚动轴承疲劳寿命数值仿真技术的研究[J]. 吕华强,王黎钦,古乐,李文忠.  机械研究与应用. 2005(05)
[2]基于支持向量机的机械设备状态趋势预测研究[J]. 李凌均,张周锁,何正嘉.  西安交通大学学报. 2004(03)
[3]统计学习与支持向量机[J]. 牟廉明.  内江师范学院学报. 2002(06)
[4]支持向量机的研究现状[J]. 柳回春,马树元.  中国图象图形学报. 2002(06)
[5]支持向量机训练算法综述[J]. 刘江华,程君实,陈佳品.  信息与控制. 2002(01)
[6]过程监控中数据挖掘与知识发现理论及应用[J]. 梅时春,李人厚,罗印升.  微计算机信息. 2002(02)
[7]KDD中的机器学习[J]. 叶施仁,史忠植,吴斌,宫秀军,游湘涛.  计算机科学. 2001(03)
[8]关于统计学习理论与支持向量机[J]. 张学工.  自动化学报. 2000(01)
[9]国外滚动轴承疲劳寿命试验的现状及其发展趋势[J]. 李兴林,刘泽九,张燕辽,胡伟标.  轴承. 1995(12)

硕士论文
[1]时间序列数据挖掘的研究以及在交通流预测上的应用[D]. 颜镝.北京工业大学 2005
[2]支持向量机及其在模式识别中应用的研究[D]. 董云杰.兰州理工大学 2003
[3]支持向量机在数据挖掘中的应用[D]. 董西国.哈尔滨工程大学 2002



本文编号：3183628