数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

摘要：

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.

关键词：全断面掘进机、数据挖掘、粗糙集、决策树、融合算法

所属期刊栏目：36

分类号：TH17

资助基金：国家重点基础研究发展计划项目2010CB736007;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目N110603007

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：527-531,541