水电机组故障诊断系统数据挖掘技术的研究

【摘要】：随着信息技术的进步以及计算机技术和网络技术的迅速发展,水电机组故障诊断系统中采集的大量数据(包括统计数据、试验数据)可以方便地被存储在各种数据库中。但采用传统的数据分析方法对这些数据进行分析和处理,不仅耗时而且难以有效地发现数据中隐含的知识。 近几年,人工智能技术与数据库技术的交叉渗透取得了令人瞩目的进展,而基于人工智能技术与数据库技术而发展起来的数据挖掘技术也受到了人们的普遍关注。它所需要的基础条件如:海量数据集、先进计算机、成熟的数据挖掘方法等都已基本具备。所以,将数据挖掘技术应用于故障诊断系统中是可行的。 本论文以某水电站状态监测系统数据库中存储的水电机组运行数据为样本数据,引入数据挖掘技术,从分析数据的角度上去挖掘各运行数据与机组状态之间的关系并建立相应的挖掘模型,该模型能够很好的解释水电机组的运行状态,同时可以运用挖掘模型提取的科学规律对机组未来的发展趋势进行预测。 本文利用SQL Server2005构建机组运行数据仓库,在数据准备过程中对数据进行预处理,提高了数据质量;通过对决策树算法、聚类分析算法、神经网络算法和时序算法的对比分析后,采用决策树算法和时序算法建立了水电机组数据挖掘模型;最后应用建立的数据挖掘模型对机组状态参数进行预测。通过现场数据验证,其预测的准确性较高。这表明将数据挖掘技术与水电机组状态监测和故障诊断技术相结合是合理可行的,为水电机组状态监测和故障诊断系统知识获取提供了一个有效的解决方法。 【关键词】：水电站 水轮发电机组 故障诊断 数据挖掘 SQL Server2005
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 引言8-11
• 1.1 课题来源及名称8
• 1.1.1 课题来源8
• 1.1.2 课题名称8
• 1.2 课题研究的目的和意义8-9
• 1.3 国内外研究现状9-10
• 1.4 论文的主要研究内容10-11
• 2 数据挖掘概述11-17
• 2.1 数据挖掘概念11
• 2.2 数据挖掘的过程11-12
• 2.3 数据挖掘的功能12-13
• 2.4 数据挖掘的任务13-14
• 2.5 数据挖掘的常用方法14-17
• 3 水轮发电机组振动故障的基本理论17-26
• 3.1 水轮发电机组的结构17-19
• 3.1.1 水轮机的结构及类型17-18
• 3.1.2 水轮发电机的结构和类型18
• 3.1.3 水轮发电机组的布置方式18-19
• 3.2 水轮发电机组振动故障的特点19-20
• 3.3 水轮发电机组振动故障的振因分析20-24
• 3.3.1 机械原因引起的振动20-22
• 3.3.2 水力原因引起的振动22-23
• 3.3.3 电磁因素引起的振动23-24
• 3.4 水轮发电机组振动故障的危害24-26
• 4 故障诊断系统数据挖掘技术应用26-58
• 4.1 数据准备26
• 4.2 数据挖掘工具选择26-29
• 4.3 数据挖掘模型建立29-37
• 4.3.1 组织数据挖掘源数据29-30
• 4.3.2 分析处理源数据30-35
• 4.3.3 建立模型35-37
• 4.4 处理和使用模型37-44
• 4.4.1 决策树模型37-39
• 4.4.2 聚类分析模型39-41
• 4.4.3 神经网络模型41
• 4.4.4 时序算法模型41-44
• 4.5 预测结果对比分析44-48
• 4.6 模型应用48-58
• 5 总结与展望58-60
• 5.1 总结58-59
• 5.2 展望59-60
• 参考文献60-62
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果62-63
• 致谢63-64

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