| 基于数据挖掘技术的齿轮箱故障诊断研究与应用 |
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| 引用本文： | 李国庆,侯国安,张浩.基于数据挖掘技术的齿轮箱故障诊断研究与应用[J].广州化工,2020,48(16):123-126. |
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| 作者姓名： | 李国庆 侯国安 张浩 |
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| 作者单位： | 银川能源学院, 宁夏 银川 750015,银川能源学院, 宁夏 银川 750015,银川能源学院, 宁夏 银川 750015 |
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| 基金项目： | 国家级大学生创新创业训练计划项目;宁夏回族自治区自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 齿轮箱是化工设备中的重要传动部件,故障发生率比较高,其振动信号是非平稳、非线性的,故障部位、程度、类型等对特征参量影响很大。本文提出了基于Pawlak属性重要度的决策表的属性约简,得到所有保证不可分辨关系的断点,通过断点均分样本集、逐渐增加断点,动态地选择断点集,在信息系统分类能力不改变的情况下,使断点个数最少,最终得出诊断规则。和决策树的数据挖掘算法进行比较,准确率较高,说明该算法有一定的优越性和有效性。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 属性约简 齿轮箱 粗糙集理论 |
Research and Application of Gearbox Fault Diagnosis Based on Data Mining Technology |
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| LI Guo-qing,HOU Guo-an,ZHANG Hao.Research and Application of Gearbox Fault Diagnosis Based on Data Mining Technology[J].GuangZhou Chemical Industry and Technology,2020,48(16):123-126. |
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| Authors: | LI Guo-qing HOU Guo-an ZHANG Hao |
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