数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2015年第4期

论文作者：张天瑞 于天彪 赵海峰 王宛山

文章页码：527 - 1072

关键词：全断面掘进机;数据挖掘;粗糙集;决策树;融合算法;

摘    要：分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.