基于数据挖掘的产品质量控制建模方法

在产品质量控制过程中,按统计学观点产品已发生的故障与元器件检测筛选之间存在某种内在的关系。为了有效地发现这些关联规则,建立了质量信息挖掘模型,它包括质量灰色预测挖掘算法和质量灰色关联—关联规则挖掘算法,目标是在质量信息数据库中发现所有置信度大于预定阈值的规则及预测产品质量将来发展趋势。按此模型,建立了面向产品质量信息生成的数据仓库和数据集市,设计了质量灰色预测挖掘模型和质量灰色关联—关联规则数据挖掘流程,并用电子元器件老炼筛选和故障模式归类规律两个算例,验证了算法的合理性。     

汽车ERP中关联规则挖掘与动态更新的实现策略

针对传统ERP系统缺少直接面对客户的系统功能、数据利用程度低等局限性，提出把经典数据挖掘算法——基于Apriori的关联规则挖掘方法改良后导入汽车企业ERP系统以缓解其局限性的应用策略，程序实现了FPgrowth算法和动态关联规则挖掘算法，并通过挖掘模型测试，证明了这些策略的可行性和有效性。     

基于粗糙集理论的系统建模与故障诊断

应用粗糙集理论,可以从原始的数据中提取有用的知识或规则.依据这一思想,本文建立了一个实际非线性系统的粗糙集模型.在建模过程中,首先用系统输入输出的采样数据构成原始信息表,然后离散化,再利用粗糙集算法得到系统粗糙集模型的不完备规则集,通过实验和线性插补法实现规则集完备化,最后完成模型的设计和校验.校验结果表明所建的粗糙集模型是有效的,并利用该模型实现了系统的一种故障诊断.     

数控机床故障诊断关联规则挖掘方法研究

基于历史维修数据挖掘故障模式与故障原因之间的关联规则,是进行数控机床故障诊断和预防性维修的重要过程。采用改进的频繁项集挖掘算法,研究数控机床故障诊断关联规则挖掘方法。在阐述关联规则相关概念和挖掘原理的基础上,构建了数控机床故障诊断关联规则挖掘概念模型;针对传统挖掘算法执行效率低且产生大量候选项集的不足,提出改进的频繁项集挖掘算法,并给出了算法流程;根据数控机床故障特点,计算频繁项集及其非空子集的支持度和置信度,生成故障诊断的关联规则。最后,以挖掘数控机床刀架系统故障模式与故障原因之间的关联规则为例,验证了所提理论和方法的有效性。     

CINRAD／SA型多普勒天气雷达故障维修技巧

通过近几年多普勒天气雷达的使用情况,结合已出现的故障等问题,从故障现象、故障检测以及故障排除三个方面,阐述了多普勒天气雷达使用过程中出现的发射系统、接收系统、伺服系统故障,总结多普勒天气雷达的检修思路和方法。     

基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘

针对传统模糊关联规则挖掘方法在原始决策表和挖掘算法方面的不足,提出基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。原始决策表方面,传统模糊关联规则挖掘在表达决策者犹豫程度及自然语言多维度属性方面存在不足,故采用直觉模糊集组成的直觉模糊向量作为基本元素构建原始决策表。考虑决策者惯用自然语言的特点,引入双重模糊思想对传统直觉模糊集进行改进,并采用模糊集表达犹豫度。挖掘算法方面,直觉模糊向量关联规则挖掘存在两个难点,一是由于原始决策表的基本元素为向量,维度较大,导致挖掘效率低;二是现有挖掘算法中使用规则支持度和置信度,无法集成直觉模糊集中决策者的犹豫度。由此,提出了双层关联规则挖掘方法框架。底层关联规则挖掘方法为顶层关联规则挖掘提供内部关联规则,通过两次关联规则挖掘降低原始决策表的维度。引入双重模糊向量表达直觉模糊集的犹豫度,以双重模糊变量的期望值估算关联规则的支持度,在关联规则挖掘过程集成了犹豫度。以裸眼3D片源设计与制作中画面布局的决策过程为例,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法与Apriori算法的岸桥机械关联规则挖掘

基于对传统遗传算法的关联规则挖掘,提出了改进型遗传算法。该算法提出了一种自适应变异率方法,并改进了个体选择方法。最后,将其应用到岸桥机械数据关联规则挖掘中进行实验,并用Apriori算法验证了该方法的高效性和可靠性。     

基于遗传算法的状态监测信息关联规则挖掘

提出了基于遗传算法的量化并联规则方法,挖掘起重机状态监测信息数据库中的关联规则。利用该算法对部分数据进行关联规则挖掘,并对发现的规则进行了比较分析,认为关联则反映起重机的机械状态,为评估和预测其机械状态提供信息。     

关联规则挖掘驱动的盾构机刀盘健康评估方法

传统机理建模研究与实际施工环境误差较大，而数据驱动建模多采用黑箱模型，不利于知识发现与理解，为此提出一种基于知识挖掘的盾构机刀盘健康评估方法。针对盾构掘进数据维数众多、海量异构、强噪声干扰等特点，结合盾构掘进领域知识与机器学习算法提出针对性的数据预处理、特征筛选以及连续特征离散化方法，以此建立知识挖掘数据集。在此基础上，利用关联规则挖掘算法提取关键特征与不同刀盘健康状态之间的映射关系，采用融合可靠度、完整度与简洁度的综合评价指标适应度准则对原始规则进行评价排序，最终实现盾构机刀盘健康评估。基于厦门地铁3号线某掘进区间的实际工程数据对所提方法进行了应用验证。研究结果表明，所挖掘的知识规则与实际数据分布具有良好的吻合度(平均值93%以上),验证了该方法的有效性。     

基于关联模式的导向型工艺知识发现

如何从工艺信息中提取有用知识,是工艺知识发现面临的难题。本文将数据挖掘技术应用于工艺知识发现中,针对工艺对象关联关系明确的特点,提出了一种基于关联导向的工艺知识挖掘模式。在传统Apriori算法中引入关联度判断因子和有效性判断因子,提出了关联对象导向的关联规则算法—R-Apriori算法。另外,针对工艺数据准备方面存在的问题,给出了利用相似度匹配的工艺数据标准化方法和关键词匹配的工艺对象信息提取方法。最后,实例验证了算法的有效性。     

基于融合特征的双通道CNN滚动轴承故障识别

针对传统的滚动轴承故障识别方法效果较差,对专家经验依赖较高的问题,提出一种基于融合特征的双通道CNN滚动轴承故障识别方法.该方法首先将原始信号采用小波分解方法生成时频图,再将时频图和原始故障信号融合输入到Lenet-５网络中,进一步对故障特征进行准确提取,在输出层对数据进行融合,使用Softmax分类器对轴承故障进行分类.实验结果表明,该方法对不同种类的滚动轴承故障的识别均能做出准确的判断,识别准确率高.     

724XD多普勒天气雷达发射机系统故障诊断及检修方法

文章通过分析724XD多普勒天气雷达发射机系统的组成,将发射机系统分成3部分,并分别介绍了各分系统工作原理及对应器件的功能。结合雷达信号工作流程,提出了724XD多普勒天气雷达发射机系统的故障诊断分析方法,并总结得出该型号雷达发射机系统故障检修流程。在两例故障的检修过程中按照提出的方法和流程对雷达发射机进行了检验和诊断分析,指出合理的诊断方法和判断流程是雷达检修的基本方法,同时指出在实际应用中还需综合考虑,逐级分段进行判断。     

不平衡技术在轴承故障诊断中的应用

为解决实际工程环境中因轴承故障数据缺失引起的数据不平衡,进而影响模型诊断的问题,提出了不平衡数据处理技术在轴承故障诊断中的应用,即使用少量数据,训练出一个能够诊断多种轴承故障的模型.针对不同种类故障数据的边界混淆及类内不平衡,首先对少数类样本进行高斯混合模型( GMM )聚类,根据簇密度分布函数使用 GMM-SMOTE 进行权重采样,然后针对边界混淆问题使用 Tomek’s Link 数据清洗技术进行边界混淆样本数据清洗,形成类内类间平衡的数据集,结合超参数优化的支持向量机(SVM )模型进行诊断分析.实验结果表明,该方法效果良好,在轴承的故障诊断中有较好的实际工程意义和推广性.     

大数据样本与半监督环境下基于生成对抗网络的故障诊断

在大故障样本条件下,提出一种基于生成对抗网络模型的故障诊断方法研究.构建生成对抗网络模型,保证模型判别器输出数据的总体分布与原始故障集趋同,并基于空间测量工具对梯度函数进行优化,降低损失;采用故障集图像转换方式实现对原始信号的降维处理,利用判别器的神经网络结构训练输入数据,并提取出机械故障数据集中的故障特征点.实验结果表明,提出方法具有良好的分类诊断性能,故障诊断精度能够达到９９．４５％.     

新一代天气雷达CINRAD/SC的故障统计和分析

为准确掌握南充新一代天气雷达（CINRAD/SC）的性能特点,统计了南充雷达8a运行过程中出现的故障详情。并根据故障发生部位统计了雷达各系统故障比例,分析了系统常见故障发生的原因。讨论了南充雷达备件储备情况和维护维修工作现状,给出了南充雷达目前性能的整体评价,提出了雷达保障工作相关建议。     

CINRAD/CD天气雷达天线控制故障的分析与排除

新一代全相参多普勒天气雷达系统,是集电子、通信、计算机和网络于一体的气象观测设备。雷达天线的操控主要是由伺服系统来完成,在雷达使用过程中出现天线控制异常,多是因为伺服系统出现故障引起,而伺服系统的故障是多种多样的,许多问题导致的最终现象就是天线控制异常。文章例举了几个具有代表性的例子,并对其进行分析,寻找故障根源,提出了相应的故障排除方法及日常维护要点。     

基于雷达运行状态信息的雷达故障预警方法初探

针对目前新一代天气雷达运行保障监控现状,分析了基于雷达运行状态信息的雷达故障预警方法的可行性,给出了建立雷达故障预警模型和搭建雷达故障预警平台所需的技术依据和详细流程,为研究与实现基于雷达运行状态信息的雷达故障预警平台提供了技术思路。     

1311号超强台风“尤特”雷达产品异常解析

超强台风"尤特"登录期间,阳江新一代天气雷达产品呈现地物凸显、速度模糊的异常现象,该异常回波会使天气预报员对雷达回波发展趋势做出错误判断。本文通过雷达基数据的反演,结合当地中尺度自动气象站资料,从雷达产品算法角度解释了地物凸显和速度模糊的原因。针对地物加强,提出了通过动态计算噪声来抑制回波强度和使用反射率垂直廓线识别地物的两种解决办法;针对速度模糊,通过使用退模糊算法和不使用退模糊算法得到的速度产品做对比分析,提出了强台风天气时速度产品使用的建议,以便预报员更加合理的使用雷达产品。     

714S天气雷达主控分机常见故障检查

714S天气雷达是一种固定式的S波段气象专用雷达。本文主要介绍了其主控分机系统,重点阐述了系统的智能故障检测功能,并对主控分机系统常见故障的处理进行了详细的解析,同时指出了检查主控分机故障时的注意事项。     

基于残差分析的挠度传感器故障时间定位算法

及时诊断出桥梁健康监测系统中传感器故障及确定传感器发生故障的精确时刻,可以有效地降低系统虚假报警率、保障系统正常运行。通过分析桥梁传感器故障演变过程,建立了数据标准化残差模型,在该模型基础上提出了一种基于数据标准化残差分析的故障时间定位算法,该算法以传感器采集数据的残差偏离量化值对故障进行判定,从而对传感器故障时间进行定位。以系统中常见的挠度传感器作为研究对象,针对工程中常见的常值故障、固定偏差、精度下降、漂移故障4种故障类型进行了仿真实验。实验结果表明,该方法对挠度传感器4种故障的时间定位精度有较大幅度的提高。