一种露天矿卡车故障的NLP技术挖掘与分析方法

• 作者: 孙效玉 张航 田凤亮
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 露天矿 故障管理 自然语言处理 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 机电与自动化
• 页码范围: 138-142
• 页数: 5页
• 分类号: TD5
• 字数: 4123字
• 语种: 中文

摘要

受制于国内露天矿设备的智能化故障诊断水平,露天矿卡车故障信息以人工采集方式为主,故障信息的标准化和故障管理的程序化程度不够,难以进行深入的故障分析工作.为此,提出了基于自然语言处理技术的故障分析方法.该方法首先对故障文本信息进行预处理,利用向量空间模型对处理结果进行统计,从而获得初始特征向量;然后利用主成分分析算法对初始特征向量进行降维处理,建立故障特征空间模型;最后利用这些特征向量训练故障挖掘模型,对露天矿卡车故障信息进行挖掘与分析.通过矿山实际数据验证了该方法的合理性,为露天矿卡车故障信息分析与管理提供了新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张航	东北大学资源与土木工程学院	11	41	5.0	6.0
2	孙效玉	东北大学资源与土木工程学院	29	158	7.0	10.0
3	田凤亮	东北大学资源与土木工程学院	5	11	2.0	3.0