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      基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤礦機(jī)械故障診斷研究

      2016-07-14 08:52:43舒通
      大科技 2016年29期
      關(guān)鍵詞:挖掘機(jī)數(shù)據(jù)挖掘遺傳算法

      舒通

      (徐州礦務(wù)集團(tuán)平?jīng)鲂掳裁簶I(yè)有限責(zé)任公司)

      基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤礦機(jī)械故障診斷研究

      舒通

      (徐州礦務(wù)集團(tuán)平?jīng)鲂掳裁簶I(yè)有限責(zé)任公司)

      自改革開放以來,我國的經(jīng)濟(jì)水平在日益增長(zhǎng),科技水平在不斷提升,在大型的工廠以及與其相關(guān)的工程設(shè)備當(dāng)中,人們采用數(shù)據(jù)的手段也越來越先進(jìn),與此同時(shí),各種各樣的故障也源源不斷。當(dāng)今,高維數(shù)據(jù)逐漸成為時(shí)代的主流,在大量的數(shù)據(jù)之內(nèi),要想從其中推算出故障數(shù)據(jù),無疑是一項(xiàng)艱難的工作。本文就數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤礦機(jī)械故障診斷進(jìn)行了相關(guān)的研究。

      數(shù)據(jù)挖掘機(jī);機(jī)械設(shè)備;故障診斷

      引言

      隨著科技手段的不斷進(jìn)步,工業(yè)生產(chǎn)向著大型化、連續(xù)化、高速化、智能化的方向挺進(jìn),然而事物對(duì)立性造成科技有著一個(gè)負(fù)面的影響,就是科技技術(shù)出現(xiàn)故障,科技技術(shù)出現(xiàn)的故障往往是復(fù)雜多變的。因此,故障診斷技術(shù)是保證我國國民經(jīng)濟(jì)能更好更快發(fā)展的前提,其將成為各種工業(yè)化建設(shè)的發(fā)展方向及目標(biāo)。就數(shù)據(jù)挖掘機(jī)技術(shù)來看,其采用智能化、科技化的手段來提取相關(guān)的相關(guān)得數(shù)據(jù)值,數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)重要步驟,其在運(yùn)作時(shí),在海量嘈雜的數(shù)據(jù)當(dāng)中能提取出部分微小而對(duì)于工程有利的相關(guān)重要數(shù)據(jù)。它的設(shè)計(jì)涵蓋了人工智能、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)等先進(jìn)的科技技術(shù),已被廣泛的用于工業(yè)、商業(yè)當(dāng)中。

      1 數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)

      挖掘技術(shù)根據(jù)行業(yè)需要、挖掘的途徑、方式、種類的不同分為以下幾種:

      (1)決策樹:相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)算法,被作為數(shù)據(jù)中心核算法的決策樹就具有較高的技術(shù)模式,其優(yōu)點(diǎn)是不受本來數(shù)據(jù)的影響,操作簡(jiǎn)單,便于計(jì)算。

      (2)遺傳算法:遺傳算法本質(zhì)是生物體的遺產(chǎn)基因概率的算法,其也被用于數(shù)據(jù)技術(shù)當(dāng)中,遺傳算法能夠利用自身優(yōu)勢(shì)將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)找到最優(yōu)解。

      (3)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)今被廣泛的應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)當(dāng)中,其本質(zhì)是模仿人大腦神經(jīng)元的一種技術(shù)模式,此項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)就是像人的神經(jīng)系統(tǒng)一樣對(duì)一項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)的分析,保證無誤。

      2 數(shù)據(jù)挖掘機(jī)在煤礦機(jī)械設(shè)備故障診斷中的相關(guān)應(yīng)用

      2.1 狀態(tài)數(shù)據(jù)的挖掘

      在不同的作業(yè)環(huán)境下,煤礦機(jī)械智能系統(tǒng)的應(yīng)用功能也不盡相同,從煤礦機(jī)械設(shè)備的應(yīng)用來看,不同機(jī)械設(shè)備通過數(shù)據(jù)挖掘機(jī)的收集方式也不同。面對(duì)煤礦機(jī)械設(shè)備呈現(xiàn)出來的相關(guān)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘機(jī)技術(shù)能進(jìn)行有條不紊的處理,而且還能通過數(shù)據(jù)篩選將有利于煤礦平穩(wěn)運(yùn)行的數(shù)據(jù)篩選出來,傳送給煤礦的數(shù)據(jù)控制中心,以準(zhǔn)確地發(fā)出煤礦的開采信息。

      2.2 應(yīng)用的基本原理及技術(shù)策略

      煤礦機(jī)械設(shè)備應(yīng)用挖掘機(jī)故障診斷的基本原理就是通過數(shù)據(jù)挖掘機(jī)的先進(jìn)技術(shù)來對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障監(jiān)測(cè),故障診斷的基本模式是識(shí)別,在機(jī)械設(shè)備當(dāng)中識(shí)別出現(xiàn)故障的機(jī)械設(shè)備。在機(jī)械設(shè)備的故障診斷中,首先要做的就是要提取煤礦相關(guān)運(yùn)行設(shè)備運(yùn)行當(dāng)中所有的參數(shù),其中要有設(shè)備在正常運(yùn)行當(dāng)中的數(shù)據(jù)、出故障時(shí)的數(shù)據(jù),這樣,相關(guān)數(shù)據(jù)的采集就有了一定全面性,相關(guān)技術(shù)人員就這些提取出來的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析以便能找出故障點(diǎn)在故障的處理當(dāng)中,不同設(shè)備之間出現(xiàn)相同問題時(shí),就要采取分類的手段對(duì)其進(jìn)行修復(fù)。利用決策樹的方法要注意分類是要注意有一定的規(guī)范性;利用遺傳算法的分析技術(shù)時(shí)要注意設(shè)備故障所對(duì)應(yīng)的技術(shù)要求;利用粗糙集的技術(shù)來進(jìn)行設(shè)備故障分析時(shí),就要注意其原理構(gòu)造簡(jiǎn)單等問題的影響。

      2.3 數(shù)據(jù)挖掘機(jī)技術(shù)在機(jī)械故障當(dāng)中的應(yīng)用

      數(shù)據(jù)挖掘機(jī)在應(yīng)用時(shí),其可根據(jù)優(yōu)化對(duì)象的不同,采取不同的優(yōu)化措施以實(shí)現(xiàn)相關(guān)設(shè)備的有優(yōu)化控制。

      (1)診斷原理。數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行故障的優(yōu)化以及診斷時(shí),所應(yīng)用的本質(zhì)就是將所運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的篩查,對(duì)可能出現(xiàn)故障的相關(guān)設(shè)備及早的進(jìn)行數(shù)據(jù)報(bào)備,這樣不僅及時(shí)的解決了機(jī)械設(shè)備的故障問題,而且還在對(duì)機(jī)械設(shè)備診斷的過程當(dāng)中,其也進(jìn)行了模式匹配的措施。

      (2)故障診斷的數(shù)據(jù)挖掘方法建模。在數(shù)據(jù)挖掘機(jī)在對(duì)設(shè)備進(jìn)行診斷時(shí),首先要對(duì)其運(yùn)行的先關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取,獲取的數(shù)據(jù)呢包括機(jī)械在平穩(wěn)運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)以及在出現(xiàn)故障時(shí)的相關(guān)數(shù)據(jù),都要進(jìn)行獲取。獲取完數(shù)據(jù)之后,數(shù)據(jù)挖掘機(jī)就要對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)一建模,一般建模的方式是采用粗糙集與決策樹兩種理論結(jié)合來進(jìn)行建模,這兩者的結(jié)合可以使數(shù)據(jù)保持原有的順序而不出現(xiàn)雜亂的現(xiàn)象,依次對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障的排除。

      3 結(jié)束語

      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜合應(yīng)運(yùn)了人工智能、計(jì)算智能、模式識(shí)別、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等先進(jìn)的科技技術(shù),在煤礦機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí),其能在第一時(shí)間排除故障源。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能在大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息當(dāng)中提取出來有利于煤礦發(fā)展以及設(shè)備建設(shè)的重要信息,因而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能廣泛的應(yīng)用于工業(yè)優(yōu)化、預(yù)測(cè)、建模、機(jī)械設(shè)備的故障診斷等領(lǐng)域。此文當(dāng)中只基于數(shù)據(jù)挖掘機(jī)應(yīng)用于煤礦機(jī)械設(shè)備的故障診斷方面,只探討了應(yīng)用遺傳算法、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)煤礦機(jī)械設(shè)備故障診斷,數(shù)據(jù)挖掘機(jī)在其他工程領(lǐng)域方面也應(yīng)用甚多。

      [1]周助兵,錢江.基于改進(jìn)蟻群算法的煤礦挖掘機(jī)車載導(dǎo)航系統(tǒng)的研究[J].煤炭技術(shù),2010,29(12):131~133.

      [2]王子君.煤礦大型液壓挖掘機(jī)裝置的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].煤礦機(jī)械,2013,34(9):2~4.

      [3]劉學(xué),榮蓉.計(jì)算機(jī)信息自動(dòng)處理與煤礦產(chǎn)量分析[J].煤炭技術(shù),2012,31(5):156~157.

      TH17

      A

      1004-7344(2016)29-0224-01

      2016-9-29

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