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摘要:
为使桥式抓斗卸船机安全稳定运行,针对大量监测数据利用率低、故障诊断不及时等问题,提出了基于兴趣度关联规则的卸船机故障预测模型方法.采用传感器监测和时域分析方法获取卸船机运行参数空间,利用聚类离散算法将监测数据根据其属性值域离散为非线性聚类区间,获取卸船机关联规则组,提取状态数据关联维的权重系数,构建状态监测数据关联规则指向性特征约束函数模型,通过预测模型中关联规则状态的改变实现故障预测.实验结果表明,该方法能有效表征卸船机运行状态监测的关联内部特征信息,实现对卸船机故障类别的预测,降低卸船机故障发生的频率.
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文献信息
篇名 基于改进关联规则的卸船机故障预测模型
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 桥式抓斗卸船机 故障预测 关联规则 权重系数 预测函数
年,卷(期) 2019,(20) 所属期刊栏目 智能制造
研究方向 页码范围 2463-2472
页数 10页 分类号 TH244
字数 7296字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2019.20.009
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桥式抓斗卸船机
故障预测
关联规则
权重系数
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中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
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