本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + 故障診斷��； 參考：《煤礦機(jī)械》2014年12期

【摘要】：針對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷需人工干預(yù)、效率低、故障樣本難獲取等問題,提出基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法。提取不同故障的時域及頻域特征頻率,構(gòu)成典型的故障樣本數(shù)據(jù)庫;采用粗糙集和決策樹融合的診斷算法生成故障診斷的決策。用軸承故障診斷案例證明模型的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problems of manual intervention, low efficiency and difficulty in obtaining fault samples for rotating machinery fault diagnosis, a method of rotating machinery fault diagnosis based on data mining technology is proposed. The time-domain and frequency-domain characteristic frequencies of different faults are extracted to form a typical fault sample database, and a fault diagnosis algorithm based on rough set and decision tree fusion is used to generate fault diagnosis decision. The effectiveness of the model is proved by the case of bearing fault diagnosis.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【分類號】：TD407;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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本文編號：1991722