基于云模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的風(fēng)電機(jī)組故障診斷

【摘要】：現(xiàn)今風(fēng)電利用已經(jīng)成為各領(lǐng)域的熱點(diǎn)。但是風(fēng)電機(jī)組卻常處于惡劣的工作環(huán)境，一旦發(fā)生故障，會(huì)造成巨大的損失。故此風(fēng)電機(jī)組對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了監(jiān)測與分析，并對(duì)已處理的故障趨勢進(jìn)行預(yù)測，可以達(dá)到維護(hù)風(fēng)電機(jī)組的高效性，從而降低維修成本的作用。 本文提出采用云模型和數(shù)據(jù)挖掘的方法，對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行有效的故障評(píng)估和診斷。首先構(gòu)建適合的評(píng)估體系，選擇正確的評(píng)判指標(biāo)；然后根據(jù)普通模糊綜合評(píng)估的模糊性，再結(jié)合云模型的隨機(jī)性，由正向云發(fā)生器求得各指標(biāo)的隸屬度，這種方法減少隸屬函數(shù)人為確定主觀性。最后通過實(shí)驗(yàn)計(jì)算證明基于云模型的評(píng)估方法更能準(zhǔn)確地判斷故障狀態(tài)，是一種非常實(shí)用的方法。 考慮到在風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中需要提取時(shí)頻域特征參數(shù)，當(dāng)參數(shù)數(shù)量過多易導(dǎo)致決策表屬性冗余，為此本文采用粗糙集約簡算法?；诓顒e函數(shù)的屬性約簡算法計(jì)算的析取表達(dá)式過多，邏輯轉(zhuǎn)換運(yùn)算代價(jià)大，計(jì)算過程繁瑣，因此，將差別矩陣轉(zhuǎn)換成布爾矩陣，矩陣元素作位或計(jì)算，刪除冗余元素，然后計(jì)算相對(duì)核獲得最終析取表達(dá)式。實(shí)例證明該算法快速簡便。鑒于決策樹的快速分類的優(yōu)點(diǎn)，將粗糙集、決策樹算法結(jié)合起來建立新的決策樹模型，用云模型離散樣本參數(shù)，隨后用改進(jìn)的屬性約簡算法化簡屬性，獲得最佳約簡集，最后借助決策樹生成的診斷規(guī)則進(jìn)行故障診斷。 本文開發(fā)的基于粗糙決策樹的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，不僅能對(duì)風(fēng)電機(jī)組各數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理，而且能對(duì)機(jī)組設(shè)備進(jìn)行故障監(jiān)測與診斷，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)集數(shù)據(jù)庫管理、監(jiān)測、診斷于一體的全面管理。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電機(jī)組 云模型 數(shù)據(jù)挖掘 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題背景及研究意義9-10
• 1.2 故障診斷的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀10-11
• 1.3 云模型與數(shù)據(jù)挖掘的研究與應(yīng)用11-12
• 1.3.1 云模型理論研究與應(yīng)用11
• 1.3.2 數(shù)據(jù)挖掘在故障診斷中的研究與應(yīng)用11-12
• 1.4 課題的研究內(nèi)容12-14
• 第2章 云模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)14-29
• 2.1 云模型分析及研究14-21
• 2.1.1 云模型概念14
• 2.1.2 云發(fā)生器14-15
• 2.1.3 云變換15-16
• 2.1.4 云模型在風(fēng)電機(jī)組故障評(píng)估中的應(yīng)用16-19
• 2.1.5 實(shí)例分析19-21
• 2.2 故障診斷與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)21-23
• 2.2.1 風(fēng)電機(jī)組常見故障21
• 2.2.2 診斷方法21-22
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘在故障診斷中的應(yīng)用22-23
• 2.3 粗糙集理論23-25
• 2.3.1 基本理論23-24
• 2.3.2 知識(shí)約簡24
• 2.3.3 基于差別函數(shù)的屬性約簡算法24-25
• 2.4 改進(jìn)的基于差別函數(shù)的屬性約簡算法25-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)29-40
• 3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)29-30
• 3.2 系統(tǒng)的需求分析30-31
• 3.3 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)31-35
• 3.3.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需求分析31-32
• 3.3.2 數(shù)據(jù)庫概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)32-33
• 3.3.3 數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)33-35
• 3.4 系統(tǒng)開發(fā)實(shí)現(xiàn)35-39
• 3.4.1 用戶登錄系統(tǒng)設(shè)計(jì)35-37
• 3.4.2 機(jī)組設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)37
• 3.4.3 故障診斷設(shè)計(jì)37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于粗糙決策樹的故障診斷應(yīng)用40-48
• 4.1 決策樹40-42
• 4.1.1 決策樹算法40
• 4.1.2 決策樹修剪40-41
• 4.1.3 由決策樹抽取規(guī)則41-42
• 4.2 基于粗糙決策樹的故障診斷實(shí)例分析42-47
• 4.2.1 數(shù)據(jù)處理42-43
• 4.2.2 屬性約簡43-44
• 4.2.3 構(gòu)建決策樹44-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第5章 總結(jié)48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況52-53
• 致謝53

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