决策树算法在机械设备故障诊断系统中的应用

发布时间：2017-09-27 00:14

  本文关键词：决策树算法在机械设备故障诊断系统中的应用

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【摘要】：随着现代机械设备朝着大型化、智能化发展，设备结构变得越来越复杂，，对设备进行故障诊断也越发困难。在机器学习和数据挖掘技术的推动下，基于机器自学习的故障诊断系统正飞速发展。智能化的故障诊断系统克服了原有诊断方式的缺陷，能够及时准确发现机械设备隐藏的故障信息，从而快速自动监测诊断设备故障，提高了诊断效率，减少了因诊断不及时不准确造成的损失。 智能化的故障诊断系统中，诊断规则如何获取是一个关键。本文采用数据挖掘中应用十分广泛成熟的决策树技术作为诊断规则提取的主要技术。首先对已有的决策树方法进行了分析和研究，发现基于粗糙集和变精度粗糙集理论的决策树构造方法具有较好的分类效果，然而也存在分类精度不够高，决策树节点属性选择困难，对噪声数据抑制能力差等特点，由此提出了基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。在Weka机器学习平台上试验比较，结果表明本文提出的算法在分类精度、决策树复杂度、抑制噪声能力方面都得到一定提升，证明了算法的有效性。 在所提改进方法的基础上，以选煤厂机械设备为对象，设计实现了一套故障诊断与分析系统。系统根据已经测得的能够反映设备运行状况的振动历史数据，利用本文提出的决策树构造算法得到设备诊断规则，再将规则应用得到实时诊断系统中来，从而达到对设备实时运行状况进行分析诊断的目的。
【关键词】：故障诊断 数据挖掘 决策树 变精度粗糙集
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 课题来源及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.3 论文的研究内容14
• 1.4 论文的组织结构14-16
• 2 机械设备故障机理与诊断方法16-30
• 2.1 机械设备常见故障形式16-18
• 2.2 机械振动信号分析诊断方法18-22
• 2.3 机械故障智能诊断方法22-27
• 2.4 选煤厂机械设备常见故障及诊断方法研究27-29
• 2.5 本章小结29-30
• 3 数据挖掘决策树算法研究30-38
• 3.1 决策树算法概述30-32
• 3.2 几种常用决策树分类算法32-36
• 3.3 决策树改进算法研究36
• 3.4 本章小结36-38
• 4 基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法研究38-49
• 4.1 变精度粗糙集理论38-41
• 4.2 变精度粗糙集决策树构造改进算法41-46
• 4.3 算法实现与分析46-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 基于决策树算法的机械设备故障诊断系统设计49-60
• 5.1 总体技术方案49-50
• 5.2 硬件设计50-51
• 5.3 软件设计51-52
• 5.4 系统实现52-59
• 5.5 本章小结59-60
• 6 结论与展望60-62
• 6.1 结论60-61
• 6.2 展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-68
• 附录 在攻读硕士期间发表的论文68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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4 洪雪飞;徐维祥;;基于变精度粗糙集的决策树改进方法[J];计算机工程与应用;2009年13期

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本文编号：926557