基于数据挖掘技术的@@钢绳芯输送带@@故障@@判断方法研究@@

钢绳芯输送带@@是@@一种用于电@@力@@，煤炭行业@@，运输矿石的@@融机@@、电@@、液@@、传感@@、信息技术于一体的@@@@专用@@工程机械@@。随着现代社会对能源需求量的@@逐渐加大@@，往往需要工厂内的@@钢绳芯输送机能够昼夜不停的@@运行@@，这就对输送带@@运输的@@运行可靠性提出了很高的@@要求@@。钢绳芯输送机的@@知识自动获取@@，进行实时故障诊断@@，是@@防止@@输送带@@故障@@，保证运行@@安全@@，提高挖掘效率的@@一个重要技术手段@@。

在现场输送带@@的@@数据采集系统@@，由几十个传感@@器构成的@@@@，存储了海量的@@数据@@，这些数据背后隐藏了大量的@@知识@@，但是@@没有被深刻理解@@。数据挖掘可以从大量的@@数据中@@智能@@的@@，自动的@@提取有价值的@@知识和信息@@，是@@相当活跃的@@研究领域@@。本文将数据挖掘技术引入到输送带@@机故障诊断中@@，以解决输送带@@机故障的@@模式识别问题@@。

针对钢绳芯输送带@@故障@@诊断技术是@@利用输送带@@的@@状态信息和历史状况通过分析和处理来定量识别其实时状态@@，并预测异常故障的@@一门建立在多学科基础上的@@综合技术@@。本文以钢芯横输送带@@作为研究对象@@，在系统的@@归纳总结了现有的@@数据挖掘技术及分析了输送带@@机的@@工作原理@@、基本结构及检测数据项目的@@特征的@@基础上@@，由于钢绳芯输送机的@@数据字段属性之间存在着内在的@@联系@@，所以决定采用决策树去挖掘其中的@@关系@@，同时@@，又由于需要从整体上对这些海量数据从不同角度进行一个统计@@，所以采用贝叶斯对其进行统计分析@@。另外@@，考虑到输送带@@状态监测系统所采集的@@信息是@@以时间序列数据的@@形式记录在数据库中@@，因此本文引用了时间序列相似性进行特征模式建模@@，依此实现故障诊断中的@@预测问题@@，并使其具有一定的@@学习能力@@。

数据挖掘本身正处在发展阶段@@，数据挖掘本身以及其在故障预测的@@应用中还有许多问题值得探讨@@。本文的@@研究工作是@@一个尝试@@，相关工作还有待进一步深入@@。

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