【碩士】基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的地鐵盾構(gòu)機(jī)故障診斷方法研究【2007】

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內(nèi)容簡介

　　學(xué)科專業(yè)：機(jī)械制造及其自動化　　授予學(xué)位：工學(xué)碩士　　學(xué)位授予單位：上海大學(xué)　　學(xué)位年度： 2007年　　地鐵盾構(gòu)機(jī)是一種用于隧道掘進(jìn)的集機(jī)、電、液、傳感、信息技術(shù)于一體的專用工程機(jī)械。隨著城市市政建設(shè)步伐的加快，往往需要同期多臺盾構(gòu)進(jìn)行施工，這對盾構(gòu)機(jī)的運(yùn)行可靠性提出了很高的要求。盾構(gòu)機(jī)的知識自動獲取，進(jìn)行實(shí)時故障診斷，是防止盾構(gòu)故障，保障運(yùn)行安全，提高挖掘效率的一個重要技術(shù)手段。在盾構(gòu)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中存儲了海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)背后隱藏了大量的知識，但沒有被深刻理解。數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中智能地、自動地提取有價值的知識和信息，是當(dāng)前相當(dāng)活躍的研究領(lǐng)域。本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到盾構(gòu)機(jī)故障診斷中，以解決盾構(gòu)故障的模式識別問題?！　《軜?gòu)機(jī)故障診斷技術(shù)是利用盾構(gòu)機(jī)的狀態(tài)信息和歷史狀況通過分析和處理來定量識別其實(shí)時技術(shù)狀態(tài)并預(yù)測異常故障的未來技術(shù)狀態(tài)的一門建立在多學(xué)科基礎(chǔ)上的綜合技術(shù)。本文以三菱土壓平衡盾構(gòu)機(jī)為研究對象，在系統(tǒng)的歸納總結(jié)了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及分析了盾構(gòu)機(jī)的工作原理、基本結(jié)構(gòu)及檢測數(shù)據(jù)項(xiàng)目的特征的基礎(chǔ)上，針對盾構(gòu)機(jī)的故障非線性的特點(diǎn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力和魯棒性的優(yōu)點(diǎn)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對盾構(gòu)機(jī)進(jìn)行故障分類。但由于特征向量的冗余，可能產(chǎn)生不可識別的故障，因此本文提出了應(yīng)用粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對盾構(gòu)的故障特征進(jìn)行屬性的約簡?！　×硗猓紤]到盾構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)所采集的信息以時間序列數(shù)據(jù)的形式記錄在數(shù)據(jù)庫中，因此本文引入了時間序列相似性進(jìn)行特征模式建模，以此實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)故障診斷中的預(yù)測問題，并使其具有一定的機(jī)器學(xué)習(xí)能力。　　最后，本文在Visual c++6．0集成開發(fā)環(huán)境中對盾構(gòu)機(jī)的故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了軟件實(shí)現(xiàn)。但是數(shù)據(jù)挖掘研究正處在發(fā)展階段，數(shù)據(jù)挖掘本身以及其在盾構(gòu)故障中的應(yīng)用還有許多問題值得探討，本文的研究工作是一個嘗試，相關(guān)工作還有待進(jìn)一步深入?！　?

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