面向起重机安全评估的大数据挖掘方法研究

发布时间：2021-03-13 03:43

　　起重机在长期服役过程中,由于自身或外部因素常发生各类故障或损伤,造成巨大的人员伤亡和财产损失。有效分析评估起重机的健康状态,为及时识别起重机设备运行异常,保障起重机安全、可靠与经济运行提供重要支撑。大数据是新一代信息技术产业的重要内容,在设备的故障识别和安全评价领域应用潜力巨大。本文重点研究适用于起重机安全评估的大数据挖掘方法,挖掘数据中潜在的价值,实现起重机的智能快速预警。论文的主要工作如下:（1）介绍起重机安全评价大数据的来源和分类,分析起重机数据特性和现状,并依此建立起重机大数据体系;探讨了基于起重机安全评价大数据的重复数据检测、缺失值填充、噪声和异常数据处理等数据预处理方法,实现起重机安全评价大数据的初步预处理,为后续的关联规则挖掘及智能预警分析做铺垫。（2）提出一种改进的基于MIS-Tree的多支持度关联规则挖掘方法,并对算法的优越性进行验证;采用实际案例数据,对某岸桥的健康监测数据进行关联规则挖掘,研究振动与应力数据间的相关性,得到部分感兴趣的规则;将规则用于起重机监测值预测,预测误差下降为0.11%-8.81%,验证了基于关联规则模型预测的有效性和准确性。（3）提出基于A... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于感知大数据的预测维护框架[19]

桥梁大数据分析框架[23]

电梯监测平台的整体架构[28]


本文编号：3079514