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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