數(shù)據(jù)挖掘在盾構(gòu)機故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，為適應(yīng)城市發(fā)展的需要和滿足城市居民日益增長的出行需求，城市地鐵建設(shè)不斷加快了步伐。盾構(gòu)機是挖掘地鐵隧道的專用設(shè)備之一，由于盾構(gòu)機是集光、機、電、液、傳感、信息技術(shù)于一體的超大型、復(fù)雜設(shè)備，在日常挖掘中常會遇到液壓和電氣控制方面的一些故障，這些故障不僅會造成重大的經(jīng)濟損失，嚴(yán)重者甚至造成人員的傷亡。因此，及時有效的分析盾構(gòu)機故障產(chǎn)生的原因，以及對未來運行狀況做出正確的判斷，將具有重大的經(jīng)濟效益和學(xué)術(shù)研究價值。
　　 盾構(gòu)機

2、的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中存儲著大量的數(shù)據(jù)，如何從這些數(shù)據(jù)中提取出有用的知識是盾構(gòu)機故障診斷的關(guān)鍵。本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到盾構(gòu)機故障診斷中，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的粗糙集理論去掉數(shù)據(jù)中對故障診斷決策不起作用的冗余信息。針對傳統(tǒng)的屬性約減方法重復(fù)屬性多的缺點，本文提出一種基于屬性重要度選擇的約簡方法。以約簡后的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置環(huán)節(jié)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的閥值判別條件對故障數(shù)據(jù)進行診斷，診斷出故障發(fā)生的原因及部位。
　　 其次，由于盾構(gòu)機運行