發(fā)布時(shí)間：2017-08-29 14:19

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在某試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中分析提取有用的信息,是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)研究領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向,它可以為決策提供有力依據(jù)。本文以某型試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為基礎(chǔ),將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在航空發(fā)動(dòng)機(jī)部件試車(chē)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用作了嘗試性的研究。論文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念和一般知識(shí)進(jìn)行了闡述,改進(jìn)了相關(guān)算法進(jìn)行并應(yīng)用到試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘中。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:為了發(fā)現(xiàn)某試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中轉(zhuǎn)速、振幅、溫度等參量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,引入了關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的28個(gè)參數(shù)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)挖掘,結(jié)果表明,得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度和支持度均比較高,說(shuō)明所挖掘出的規(guī)則是有效的。針對(duì)經(jīng)典Apriori算法的效率不高的問(wèn)題,提出了一種可以有效減小候選集的改進(jìn)的Apriori算法,將其用于本試車(chē)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)挖掘,結(jié)果表明,與經(jīng)典Apriori算法相比,在相同的支持度和置信度下,候選集規(guī)模得到有效降低,運(yùn)算時(shí)間顯著減少。為了解決航空發(fā)動(dòng)機(jī)附件試車(chē)臺(tái)中主要監(jiān)測(cè)參數(shù)振幅與流量、壓力等其它參數(shù)之間的關(guān)系難以用線性模型來(lái)預(yù)測(cè)的問(wèn)題,建立了具有7-8-1結(jié)構(gòu)經(jīng)遺傳算法(Genetic Algorithm,簡(jiǎn)稱(chēng)GA)優(yōu)化過(guò)閾值和權(quán)值的遺傳反向誤差傳播(Back Propagation,簡(jiǎn)稱(chēng)BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以輸出轉(zhuǎn)速,增壓泵入口流量、增壓泵入口溫度、增壓泵入口壓力、增壓級(jí)出口流量、增壓級(jí)出口溫度和增壓級(jí)出口壓力為網(wǎng)絡(luò)輸入,附件的徑向振幅為網(wǎng)絡(luò)輸出建立預(yù)測(cè)模型。將訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)用于某型航空發(fā)動(dòng)機(jī)附件振動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)中,得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差符合要求。與傳統(tǒng)的線性回歸模型進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有了更高的精確度,將其用于振動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)中是合適的,可行的。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)挖掘 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 振動(dòng)預(yù)測(cè) 試車(chē)臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：V263.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 課題來(lái)源9
• 1.2 課題研究背景及意義9-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 研究?jī)?nèi)容及研究方法12-15
• 本章小結(jié)15-16
• 第二章 試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)介16-22
• 2.1 航空部件監(jiān)測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)介16
• 2.2 試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要構(gòu)成16-19
• 2.3 試車(chē)臺(tái)主要監(jiān)測(cè)參數(shù)19-21
• 本章小結(jié)21-22
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述22-34
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)22-24
• 3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述24-29
• 3.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘24-25
• 3.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念25-26
• 3.2.3 Apriori算法26-27
• 3.2.4 改進(jìn)Apriori算法27-29
• 3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-33
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-30
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)30-31
• 3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)31-33
• 小結(jié)33-34
• 第四章 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)34-46
• 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的原理及其方法34-35
• 4.2 Apriori算法的改進(jìn)35-37
• 4.2.1 Apriori算法改進(jìn)思路35
• 4.2.2 改進(jìn)后算法描述35-36
• 4.2.3 改進(jìn)后的Apriori算法舉例36-37
• 4.2.4 改進(jìn)的Apriori算法效果評(píng)價(jià)37
• 4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘在試車(chē)臺(tái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的實(shí)現(xiàn)37-45
• 4.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘清洗集成37-40
• 4.3.2 數(shù)據(jù)選擇和屬性編碼40-41
• 4.3.3 空缺值處理41-42
• 4.3.4 數(shù)據(jù)離散化42-44
• 4.3.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)量的相關(guān)因素分析44
• 4.3.6 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果及分析44-45
• 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的試車(chē)臺(tái)振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)46-59
• 5.1 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理46-47
• 5.2 利用遺傳算法確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值47-49
• 5.3 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模49
• 5.4 遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果評(píng)價(jià)49-50
• 5.5 基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)建模50-56
• 5.5.1 樣本選擇50-51
• 5.5.2 試車(chē)過(guò)程51
• 5.5.3 數(shù)據(jù)初始化51-56
• 5.6 試車(chē)臺(tái)狀態(tài)預(yù)測(cè)及結(jié)果分析56
• 5.7 線性回歸建模及其與遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的比較56-57
• 本章小結(jié)57-59
• 結(jié)論與展望59-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66-67
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷67-68
• 附錄一68-69
• 附錄二69-70

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