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1數(shù)據(jù)挖掘技術的實施要點

1.1結果優(yōu)化中遺傳算法的應用遺傳算法由達爾文進化論與孟德爾遺傳變異論進行模擬后得到，該算法所采用的算法因子具有隨機性，故設備故障的出現(xiàn)往往不會受到常規(guī)故障規(guī)則的限制，但是遺傳算法在實際應用過程中，其對故障的整合分析，并不是盲目式的，而是針對機械設備狀態(tài)運行情況，以設備最優(yōu)化為基本原則進行不斷完善計算進行的。若設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷當中，直接采用了與設備情況相應的參數(shù)進行適值計算，但又不需要對優(yōu)化參數(shù)進行明確計算，在針對部分無法明確計算得到的設備參數(shù)時，即可采用遺傳算法對結果進行優(yōu)化。遺傳算法的智能性與并行性較強，利用該方法，可以對設備故障當中還未得到有效解決的部分復雜問題進行妥善處理。目前，遺傳算法在設備運行函數(shù)的優(yōu)化、設備模式的識別以及設備運行信號的整合處理等相關工作當中有著較為全面的應用，在將復雜的運行數(shù)據(jù)進行優(yōu)化時，遺傳算法具有較為良好的性能。綜合其相關特點，在建立設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的模型時，可采用該技術使得模型更為合理化，使得設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的結果更為準確。以滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷為例。在實際工作當中，運用各類運算符集，對滾動軸承的原始性特征向量進行測量后，采取最優(yōu)的組合方式獲得新型向量，配合采用遺傳算法得到最終的滾動軸承參數(shù)，并利用分類法，對各項間距進行了調整，使得滾動軸承的診斷參數(shù)更為準確。此外，利用該方法，還有效區(qū)分了滾動軸承的不同工作狀態(tài)，測量結果較為全面，效果顯著。

1.2模糊集理論的應用要點該方法通過模糊集合與模糊推理兩種方法，其研究測試的對象是各類不確定性因素，屬于傳統(tǒng)集合理論的創(chuàng)新。模糊集理論在設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中的應用，主要包含了兩個方面。一方面，是在相關數(shù)據(jù)概念的形成時，采用不準確和較為模糊的語言變量，根據(jù)人們習慣，對設備狀態(tài)的變化及變量變化狀態(tài)進行描述。具有較強的直觀性，且相關人員在接受該類概念時，也可以更方便的理解接受；另一方面，該方法通過提煉模糊性規(guī)則，在建模時模糊化，使得機械設備的控制、預測以及故障診斷等過程擁有更為廣闊的空間。

1.3基于實例分析的方案優(yōu)化及調整該種方法擁有較為簡單的思路，在對設備未來運行情況進行預測時，系統(tǒng)會匹配與設備目前情況相似的實際案例，并從以往的解決方法中選出最佳的解決方案，再結合設備實際情況進行相應調整。此類方法的應用范圍較廣，且得到的計算結果也相對準確，但同時也具有一定缺陷，即無法全面整合以往設備數(shù)據(jù)及解決規(guī)律，缺乏充足的繼承性。該方法進行故障診斷的基本理念是，在選紅棗解決方法的過程中，利用歷史診斷方法成功案例為奠基，進行全面的推理工作，并采用類比和聯(lián)想法，較為全面的對故障進行診斷。

1.4多種數(shù)據(jù)挖掘法的聯(lián)合應用除上述幾種數(shù)據(jù)挖掘技術外，實際工作中還涵蓋了以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計為基礎的統(tǒng)計分析方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡元技術、等多種方法，考慮到每一種方法或多或少具有局限性，故為了有效提高各類方法的應用效果，可以將各類方法進行配合使用，代表性的算法組合類型如表1所示。

以遺傳算法和模糊集理論的配合采用為例。由于模糊算法，主要是利用了最大隸屬原理和閥值原理，故可以按照不同故障的發(fā)生原因以及故障征兆的相互聯(lián)系，在綜合考慮的基礎上對機械設備故障的可能原因進行全面分析。而該方法在運用的過程中，會對各類故障征兆進行約簡化從而得到較為普遍的規(guī)律，但是所得到的規(guī)律也可能存在不可靠問題。故在實際應用模糊集理論的同時，配合采用遺傳算法，通過對模糊集理論所得到的結論及規(guī)則進行全面優(yōu)化，使得診斷的結果更為準確與高效。上述案例方法在渦輪機故障診斷過程中進行應用時，可先建立完善的渦輪機故障集，在此基礎上采用模糊集理論對渦輪機故障進行診斷，配合遺傳算法對渦輪機故障規(guī)律進行優(yōu)化，使得最終故障診斷結果更為準確。除遺傳算法與模糊集理論課進行配合使用外，其他各類方法也可以根據(jù)設備實際情況進行搭配，使得最終診斷結果更為準確有效。

2結束語

在當前設備數(shù)據(jù)及信息的推動下，數(shù)據(jù)挖掘技術的解決了現(xiàn)有設備監(jiān)測理論無法進行全面預測的問題，因此，其在工業(yè)機械設備的狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)的構建過程中有著舉足輕重的地位，且未來應用前景廣闊。隨著理論研究的日趨完善以及實際應用中經(jīng)驗的不斷總結，該技術必然會使得機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷工作邁入新的發(fā)展時期。

作者：張林劉君李勇攀林圳杰溫啟良單位：深圳供電局有限公司深圳市康拓普信息技術有限公司