一、基于故障诊断的数据挖掘系统（论文文献综述）
张湘婷[1]（2021）在《基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法研究》文中提出铁路在现代综合运输体系一直处于骨干地位,是我国重要基础设施和大众出行的主要交通工具,也是促进国民经济和推动社会发展的重要产业部门。近几年,我国铁路迅猛发展,列车持续提速,列车密度不断加大,对铁路运输安全要求也日趋严格。铁路信号设备在确保列车运行安全,提高运输效率方面发挥重要作用,因此保证其正常运转显得尤为重要。在日常的维护维修中,维修人员主要靠人工经验,并且用文字的形式描述故障设备的处理流程,因此积累了大量的故障文本数据,这些丰富的文本数据蕴含着巨大的信息,对铁路信号设备故障分析具有重大意义。为提升铁路信号设备的故障诊断效率,在对故障文本信息分析的基础上,提出一种基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法。建立故障特征、类型和原因的对应关系,实现铁路信号设备智能化诊断,主要工作包括:（1）本文分析铁路信号设备的维修记录的特点,结合智能决策支持系统设计铁路信号设备故障诊断方案,确定使用产生式表示法对故障维修知识进行表示。（2）基于改进的TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法的铁路信号设备故障特征提取。针对铁路领域的专业性,构建铁路信号设备专业词库。考虑同义词对特征词提取的影响,根据同义词权重规则修正权重公式,并将权重采取离散化处理,实现故障特征提取。（3）基于改进的频繁模式增长（Frequent Pattern Growth,FP-Growth）算法的故障诊断。采用改进FP-Growth算法挖掘出故障特征、类型和原因之间关联关系,实现知识获取,将知识存入故障知识库,为故障诊断提供依据。首先,根据数据特点,采用自适应策略设定最小支持数和置信度,减少用户对算法参数取值的主观性。然后,依据频繁1-项集划分各项的数据库子库,再构造每项的条件FP-Tree,减少内存占用空间,提高运行速率。最终,将关联规则作为知识保存到知识库中,通过智能决策支持系统中的推理机,进行故障诊断。实验证明本文方法运行时间优于传统的FP-Growth算法,平均准确率比案例推理算法和贝叶斯网络算法提高13.02%和9.28%。（4）基于上述对故障诊断的关键技术的研究,设计与实现铁路信号设备故障维修原型系统,按照系统需求分析实现主要功能模块,证明本文方法的可行性与有效性。
雷云峰[2]（2021）在《基于数据挖掘的监测设备故障诊断及预测研究》文中进行了进一步梳理水质自动监测仪是用于地表水质监测的智能化设备,分布各地的设备若能实现自动故障诊断及预测等功能,将大大降低设备生产厂家的维护成本、提高厂家的售后质量、甚至助力于设备的升级改进。本文旨在以数据挖掘的方式,实现对水质监测仪的故障诊断及预测,主要的工作内容如下:（1）基于随机森林和XGBoost的故障诊断方法研究。首先通过实验对比分析,找到了适合本文数据集的故障分类算法XGBoost,然后在此基础上结合随机森林进行特征选择,以降低最终模型的复杂度。针对XGBoost的参数优化问题,使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进行寻优。针对PSO算法易陷入局部最优的问题,研究了一种自适应粒子群优化（Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO）算法,该算法对粒子群的进化程度和聚集程度进行了定义,并利用它们实现了惯性权重的自适应更新。之后使用多种测试函数对APSO算法的寻优能力进行验证,结果表明,相较于标准PSO算法和惯性权重递减的PSO算法,APSO算法无论是在收敛速度,还是在寻优结果上都更为优秀。最后将APSO算法应用到XGBoost故障诊断模型的超参数优化中,并取得了较好的效果。（2）基于多种模型组合的故障预测方法研究。针对水质自动监测仪运行状态的预测问题,通过理论和实验分析,研究了一种基于ARIMA模型、随机森林、XGBoost和LSTM神经网络的组合预测方法。该方法依据各个子模型的拟合优度对它们的组合权重进行调整。为了让预测效果更好的模型占据更大的组合权重,从而在组合预测中发挥更大的作用,该方法还使用了变形的正切函数对各个模型的拟合优度进行差异放大。最终结果表明,组合后的预测模型结合了上述四种模型的特点,表现出了比单一模型更好的预测效果。（3）水质自动监测仪远程诊断及预测平台设计。在完成对故障诊断及预测方法的研究之后,本文对水质自动监测仪的智能诊断平台进行了架构设计、数据库设计以及后台软件设计,依据数据的流向,形成了一个集数据获取、分析、存储、展示于一体的智能化信息系统。
李硕[3]（2021）在《基于GA-ANFIS模型的列控车载设备故障诊断的研究》文中研究说明我国高速铁路发展最为重要的问题就是安全,一直以来把“故障—安全”作为铁路设备的重要技术指标。列车运行控制系统作为我国现代化高速铁路自动化信号系统的一个重要组成部分,是保障我国现代高速铁路列车安全、快捷地运输的关键一环。但由于周围环境的不可抗性和列控系统自身结构复杂性,使得列控车载设备在实际运行中会发生故障。目前,对列控车载设备的诊断和维修主要依靠人工,但是人工检测会有以下几个缺点:（1）故障数据记录的不准确性。由于电务人员记录的故障数据缺乏固定的标准,使得记录的数据缺失或不全面,导致可用性低。（2）故障诊断的局部性。由于现有的诊断技术依赖于专家经验,具有较大的片面性,使得结果不准确。（3）故障诊断的低效性。由于在现场勘测数据都是依靠人工,速度较慢,诊断效率较低。鉴于人工检测有以上几个缺点,本文提出一种智能化的故障诊断方法,其基本思想是利用文本挖掘等基于知识方法提取故障特征量,利用MATLAB软件建立神经网络模型,验证故障诊断率是否达到要求。本文的主要研究内容如下:（1）本文首先阐述了国内外故障诊断技术发展情况,并介绍了最常见的列控车载设备CTCS-3级300T型号的列控车载设备的结构和功能,对比了目前提出的几种智能化诊断方法,提出了基于GA-ANFIS模型的列控车载设备诊断方法。（2）采集高铁线路一年的列控车载设备的故障信息表,利用专家知识筛选得出具有代表性的故障特征词汇,之后计算出该特征词汇在所有文本中的权重大小,再通过主成分分析的方法剔除冗余的数据,以达到简化模型的目的。（3）自适应模糊神经网络是一种模糊网络。它结合了神经网络和模糊推理的机制进行学习。但是,由于自身的结构会使神经网络的局部收敛率变化较慢,易于被研究人们认为陷入一个关于局部最优化的理论和无法确定模糊规则等缺点。为了解决上述缺点,采用遗传算法和模糊聚类算法对其进行优化,利用遗传算法的并行搜索能力对自适应模糊神经网络的参数进行了优化,以大大提高模糊网络的收敛率和速度;利用k-means聚类的方法来确定模糊划分的参数,以便能更好的反应模糊度。（4）针对列控车载设备的不同型号,分析它们之间的相同点和不同点,继续采用改进型GA-ANFIS模型,观察得到的故障诊断曲线是否一致。本文主要提出了一种智能化自动诊断控制技术。首先,采集电务人员根据AE-log文件记录的故障信息表,由于采集到的数据是文本而该数据不能被专用计算机所准确识别,基于数据挖掘的设计思路,首先采取空间向量模型对数据进行预处理,再利用主成分分析法对故障权重表进行约简处理;其次,为了提高模型的故障诊断率和准确率,采用遗传算法和K-均值聚类的方法对自适应模糊神经网络进行优化;最后,利用某高铁线2019年故障数据对该模型进行检验分析,经过优化后的ANFIS模型对列控车载设备的故障诊断率可以达到96%,同样地,对其他型号的车载设备进行仿真分析,最后得到的故障诊断曲线与300T型号较为接近,验证了该方法的有效性、准确性和普遍性。
王小东[4]（2021）在《基于人工智能和数据挖掘的电力系统故障分类预测》文中指出近年来,随着电力系统的结构发生变化,其安全运行影响着整个国民经济的发展,为了保证电力系统的可靠性和稳定性,对即将发生的电力故障,提前预测并做出相应的预防措施,可以有效防止电力事故的发生,减少经济损失。然而由于传统电网保护方法因精确度与准确率的不足可能引起保护误动或拒动,因此,研究新的电力系统故障诊断方法引起了国内外学者广泛关注。现如今,由于信息技术的快速发展,智能电网的快速推进,基于人工智能和数据挖掘的故障分类预测方法成为电力系统保护的崭新领域。本文的创新及主要研究工作包括:第一,提出一种基于聚类、关联规则和随机梯度下降回归的配电网故障分类预测方法。首先采用K-means聚类对在电磁暂态仿真软件PSCAD中搭建的三机九节点故障模型得出的源数据进行预处理;然后利用关联规则对样本库的样本进行筛选,提前找到相关性大于设置阈值的样本,建立关联样本库;最后对关联样本库进行回归得到分类模型。实验验证结果表明,该模型可以准确高效的对配电网故障进行分类和预测。第二,研究了一种基于自适应矩估计和随机梯度下降组合优化的BP神经网络的输电线路故障预测模型,对神经网络的权重值和阈值进行了调整和优化,通过某电力公司提供的输电线路故障数据,在相同条件下将两种优化算法模型的损失函数进行对比,制定出了两种模型的组合算法使用策略,然后通过实验验证了组合算法模型高于算法单独使用时的预测准确率,证明了所提策略的可行性。
胡亚楠[5]（2020）在《强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究》文中研究表明复合驱油技术是一种大幅提高采收率的手段,矿场试验表明,对比水驱,强碱三元复合驱的增油控水效果明显,与水驱相比可提高采收率20%以上。伴随着强碱三元复合驱替体系注入地层,其与地层流体以及岩石矿物发生物化反应,打破了原流体和岩石矿物间的物化平衡状态,使得地下流体中离子组成和含量发生变化,最终产生结垢现象,导致储层部分孔隙堵塞,影响了波及效率和驱替效率,降低了采收率;同时随着含垢地层流体的运移造成采出井举升设备生产运行中常发生螺杆泵杆断、泵漏失以及抽油泵频繁卡泵等故障,严重威胁原油开采的正常进行。因此,预测储层结垢类型与结垢趋势成为有效实施清防垢作业的保障。目前,基于物化模拟与智能预测的结垢预测方法应用推广效果不佳,主要原因一是预测涉及的不确定性因素太多、规律性差,采用传统或人工预测方法困难;二是部分采用智能预测方法训练过程复杂,对环境要求高,泛化能力弱,可移植性差,预测结果准确率较低。针对上述问题,本文选用杏树岗油田北部开发区为试验区,通过分析试验区储层地质特征、流体性质、油水渗流特征以及油田水离子变化趋势,为后续开展储层油田水结垢预测提供推理知识;研究解决关键科学问题的相关技术,设计适用于动态结垢预测的智能知识推理模型,有效解决现有方法预测准确率低、可移植性弱、动态更新能力差、缺少时序预警等问题。重点研究内容如下:1.构建了基于数据挖掘的结垢预测模型（SASP-DMSP）为了克服结垢预测知识库可移植性差、动态更新能力弱、缺少时序预测知识等不足,设计基于数据挖掘的结垢预测模型（SASP-DMSP）,作为解决智能预测问题的总体方案,提高结垢预测的准确率以及结垢预测知识库的推理能力。设计模型框架包括知识获取层、知识建模层与知识推理层三层。知识获取层为模型的基础层,主要实现结垢预测知识的获取与知识库的智能训练,同时加入训练学习模块,实现知识库的动态更新;知识建模层为模型的中间层,采用本体建模技术为结垢预测作业提供一套规范的领域公共本体与知识组织体系;知识推理层为模型的应用层,三层协作通过推理与表达最终完成结垢预测。2.实现了基于本体的结垢预测知识建模针对结垢预测模型语义表达能力弱、可移植性相对较差的问题,研究基于本体的结垢预测知识建模。通过对储层结垢预测领域系统、机理与专家经验知识的分析与抽象,建立储层结垢预测知识模型核心本体与知识的标准语义,为结垢预测知识库提供知识内容、组织结构以及表示方法。采用Protégé作为本体建模工具进行推理、诊断,验证所提方法的有效性。3.研究了基于数据挖掘的结垢预测知识库训练方法为了填补经验知识的漏失,基于油田积累的大量历史数据,利用智能挖掘技术训练储层结垢预测相关数据,将在学习训练中发现的新知识添加到结垢预测知识库中,实现知识库的动态更新。针对结垢预测规则描述不完整,阈值设定不精确、单一结垢预测模型在储层物性差异下导致预测准确率较低的问题,设计组合分类模式挖掘方法,主要包括物性分类与模式挖掘两部分。物性分类阶段主要生成独立训练样本子集;模式挖掘阶段通过训练样本子集获取分配只是并更新结垢预测知识库,实现油田不同储层物性条件下的结垢预测。在模式挖掘过程中为适应训练数据的模糊、混合、不完备特性,设计基于混合不完备邻域决策系统和离散粒子群（Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm,简称DPSO）的特征选择方法,提高历史数据利用率与特征选择准确率。针对储层结垢预测缺少时间序列下趋势性预测知识,同时时间序列历史数据具有周期性与混沌性的问题,提出储层结垢时序趋势预测方法。以时序数据中具有代表性的六项离子化验数据为例,采用回声状态网络技术,设计基于目标空间分解的多目标粒子群（MPSO/D）,训练、获取时序预测知识,实现结垢趋势预警。4.设计并实现了用于验证结垢的预测系统以SASP-DMSP模型为理论指导,设计复合驱结垢预测系统,该系统由基于本体的结垢预测知识管理系统、结垢预测数据集成系统以及结垢预测与清防垢管理系统三个子系统组成,子系统间协同作业,实现储层智能结垢预测。将其应用于试验区,通过专家验证与运行结果数据测试,表明系统应用能够实时、有效的实现动态结垢预测。研究结果表明,基于数据挖掘的强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法能够提高结垢预测准确率、结垢知识的更新能力与预测系统的可移植能力。同时,通过延展研究和分析,该方法为处理此类业务应用问题与知识推理问题提供了解决方案。
徐书凡[6]（2020）在《电动潜油螺杆泵系统故障诊断研究》文中研究说明潜油螺杆泵采油系统因其井口装置简单、输送介质范围广、效率高等特点,在各大油田应用数量逐年增加。然而,由于潜油螺杆泵重要部件主要集中在井下,发生故障时难以直接判断其故障形式,严重影响机组寿命和油井正常生产,同时阻碍了潜油螺杆泵的推广应用。为解决潜油螺杆泵故障形式难以判别的问题,本文拟开展潜油螺杆泵故障诊断研究。通过对潜油螺杆泵进行工作特性分析,分析潜油螺杆泵各工作特性变化对其工作状态的影响,提出两种应用于不同情况的潜油螺杆泵故障诊断方法,主要内容如下:（1）以潜油螺杆泵采油系统为研究对象,分析其常见故障类型以及螺杆泵的运动特性、力学特性、水力特性和效率特性,并找出潜油螺杆泵工作特性变化对其工作状态影响的相互关系;（2）提出一种基于概率神经网络的潜油螺杆泵采油系统故障诊断方法。将小波包时频分析与概率神经网络相结合,以有功功率以及产量、油压、套压和动液面深度共同作为潜油螺杆泵工作状态的表征参数,建立潜油螺杆泵故障诊断模型,并以Matlab GUI为平台,开发潜油螺杆泵故障诊断软件;（3）利用统计学的方法,结合Hadoop大数据处理平台,基于集成学习法和CART算法,建立随机森林模型,利用潜油螺杆泵采油系统的六个连续变量、四个分类变量以及螺杆泵故障类别共同进行决策树的训练,由多棵决策树共同构成随机森林模型。将待测潜油螺杆泵井的参数数据输入随机森林模型,由所有决策树投票得出潜油螺杆泵故障类型,形成基于数据挖掘的潜油螺杆泵采油系统故障诊断方法。本论文针对不同数据类型,形成了基于概率神经网络和基于数据挖掘技术的两种潜油螺杆泵采油系统故障诊断方法,其准确率分别达到90.5%和92.8%。所形成的两种方法能够高效、准确的进行潜油螺杆泵故障分析诊断,从而减少油井生产损失,促进潜油螺杆泵在油田的进一步推广应用。
余敬芝[7]（2020）在《基于Petri网的地铁信号系统故障传播建模研究》文中认为随着城市轨道交通的快速发展,地铁运营间隔在不断的缩短,对运营安全性的要求也越来越严苛。地铁信号系统结构和功能的网络性,使其各个子系统之间和子系统内部组件间表现为多重交叉耦合关系。一个或少数几个组件或者它们之间的连接部件发生局部故障时,位于子系统内的局部故障会通过连接部件的耦合关系向同层次或其它子系统扩散、传播,引发更多的故障。随着故障不断积累、扩大,将会导致系统功能丧失,影响地铁正常运营,严重时造成事故。目前的故障处置多依据人工经验,而忽略或很少使用到积累下来的大量故障数据,造成在进行故障处置时可能存在定位不准、定位不全面、定位耗时长等问题。因此,提出结合历史故障数据,研究一种故障传播建模的方法,仿真故障传播路径,评价故障传播路径风险、推理故障诊断过程,对实现故障传播智能化分析有一定的意义。论文主要的工作包括:（1）搭建层次化功能-失效模型针对信号系统故障所具备的结构层次属性和层次性传播的特点,基于大量故障信息,对其故障模式、故障逻辑关系进行梳理,总结信号系统故障传播特点和故障繁衍规则,搭建层次化的功能-失效模型,为故障传播Petri网模型的建立奠定结构基础。（2）采用关联规则算法挖掘故障关联关系通过选定故障特征词,将自然语言记录的故障数据转换为故障矢量文本的形式化描述,利用关联规则算法挖掘故障数据,获取表征设备故障的关联规则;支持度、置信度参数对应故障类型（模式）与故障特征、故障特征与关联规则两两之间的关联关系,为故障传播Petri网模型的建立奠定参数基础。（3）故障传播Petri网模型分析以功能失效模型为指导框架,结合关联规则挖掘出的支持度、置信度参数,借用库所、变迁、弧、辅助库所、变迁点火规则等表达信号系统组件间的功能-失效逻辑关系。引入托肯、库所、变迁染色规则,结合模糊产生式规则对不确定性信息进行表达,搭建故障传播Petri网模型。制定故障传播Petri网模型的正向搜索故障传播算法,得到故障传播路径,引入平均影响值评价故障路径风险。制定故障传播Petri网模型的反向推理故障诊断算法,推理故障源头,指导系统故障时的故障处置工作。以车载ATP为研究对象,验证模型及算法的正确性。图44幅,表21个,参考文献52篇。
高旺雄[8]（2020）在《基于大数据的有杆抽油系统故障诊断预测模型》文中研究说明由于井下工况的复杂性,有杆抽油系统的故障问题一直是油田工作人员关注的一个问题,在目前数字化油田的建设背景下,为了能更为及时地发现有杆抽油系统在作业过程中出现的故障问题,以便进行针对性处理。本文利用数字化油田的现场采收数据建立了基于大数据挖掘方法的有杆抽油系统故障诊断预测模型。本文通过研究有杆抽油系统泵功图特征值的变化规律来实现故障工况的预测,提出使用大数据技术的数据挖掘方法建立预测模型的方法。利用灰度矩阵算法、不变矩理论和Freeman链码方法分别提取泵功图的特征值,以泵功图的特征值作为预测变量,同时研究数据挖掘中的时间序列方法的基本理论和算法,使用ARIMA模型（自回归差分移动平均模型）、LSTM（长短时记忆网络）和灰色模型三种预测模型,通过MATLAB建立针对有杆抽油系统故障工况的预测模型。然后利用评价指标对模型的预测情况作出评价,并利用灰色关联度分析对预测结果进行故障工况的诊断,最后基于特征值和故障诊断情况两方面进行对比分析,分别说明不同特征值和预测模型的组合对预测精度的影响。结果表明,这些预测模型能较好的模拟有杆抽油系统的工况变化趋势,其中以Freeman链码特征值作为预测变量基于LSTM的预测精确度更高。本文对有杆抽油系统的故障诊断预测进行了较全面的研究,对实践预测有很大的指导意义。
赵力蕃[9]（2020）在《基于冷库制冷系统的结霜故障诊断与预测研究》文中研究指明食品冷链的发展离不开冷库的使用,但冷库造成的能耗也不容忽视,而其中的制冷机组是主要能耗设备,尤其是在机组故障时,会增加系统能耗,使设备的使用寿命减少。因此,对制冷系统的故障预测和诊断技术非常重要,要在故障发生时及时、准确的判断出故障类型,甚至在故障发生前预判故障,以避免故障的发生。由于目前制冷领域的故障诊断与预测技术多为对空调的研究,对制冷系统用于更低温度下的研究较少,且将蒸发器结霜作为故障类型进行的模式识别研究也很少,因此,本文选择冷库中非常常见且难以避免的蒸发器结霜故障为主要研究内容进行模式识别和故障分类。目前用于故障诊断的方法分为解析模型、知识、信号处理和数据挖掘的方法。大数据时代的到来使故障诊断可以采用数据挖掘的方法,不仅能够根据数据随时更新故障诊断模型,而且相对简单。数据挖掘算法中现在很热门的深度学习的基础就是神经网络,且神经网络不仅用于数据挖掘,在人工智能和模式识别方面都有广泛的应用,因此本文采用神经网络算法对冷库制冷系统的蒸发器结霜过厚故障建立诊断与预测模型。首先,对蒸气压缩式制冷系统进行热力学分析和主要渐变型故障的理论分析,选取系统运行和判断故障需要的特征参数用于实验中测量参数的确定,取主要故障中的蒸发器结霜故障进行故障程度的诊断与预测,并将结霜的实验数据根据制冷量的降低量分为轻度结霜、中度结霜、重度结霜三个程度。然后,对18个不同工况下获得的127620组结霜实验数据分别建立BP神经网络和Elman神经网络、PCA-BP神经网络和PCA-Elman神经网络模型,仿真结果显示:（1）降低目标误差可以使模型故障诊断的效果更好,训练精度更高。（2）十次十折交叉验证能够提高BP神经网络和Elman神经网络的模型测试集的准确率,有效减少了过拟合,模型性能更好,泛化能力更高。BP神经网络的性能在有和无十折交叉验证的情况下,其最优网络准确率都略高于Elman神经网络,但Elman神经网络的训练时间较短,速度较快。对比有和无十折交叉验证的BP神经网络和Elman神经网络发现,有十折交叉验证的Elman神经网络更好,其训练集、验证集和测试集的准确率都较高,而且训练时间相对有十折交叉验证的BP神经网络少约11h。（3）相同模型参数下的Elman神经网络和BP神经网络的训练集、验证集准确率相差不大,但Elman神经网络测试集的准确率更稳定。（4）对比PCA-BP神经网络和BP神经网络可见PCA-BP神经网络可以在保证准确率的同时缩短模型训练时间。对比PCA-Elman神经网络和Elman神经网络可见训练时间差得多时,PCA-Elman神经网络测试集准确率更高,即泛化能力更好。（5）PCA-BP神经网络和PCA-Elman神经网络训练集和验证集准确率相差不大,但最优情况下,PCA-Elman网络测试集准确率为93.167%,高于PCA-BP网络的91.279。且PCA-Elman神经网络相对Elman神经网络来说训练集、验证集和测试集的准确率都更高,训练时间相差不大,所以PCA-Elman神经网络训练模型的性能更佳。因此,在选择模型的时候可以选用最佳隐含层节点数下的PCA-Elman模型进行十次十折交叉验证,取最优结果。（6）所有模型的准确率都可以达到90%以上,都具有良好的诊断性能。并且通过比较不同训练函数时PCA-Elman神经网络的结果,选择训练时间更短、泛化能力较高的trainbr训练函数进行十折交叉验证,其最优结果的泛化能力均高于之前的最优结果,且训练时间相对其他十折交叉验证的网络缩短将近十分之一。因此,相比之下,在最佳隐含层节点数下,采用trainbr训练函数建立PCA-Elman神经网络模型能够达到更好的诊断效果。
刘国强[10]（2020）在《基于粗糙集和优化DAG-SVM的船舶主机故障诊断研究》文中研究表明随着机舱自动化与智能化程度的发展,机舱机械设备的故障产生机理复杂多变。船舶主机作为机舱内的核心设备,对船舶的安全航行起着重要的作用。船舶主机包含的众多子系统之间呈复杂的非线性关系,且主机上众多测点在短时间内采集的大量数据,若不加处理将大大增加诊断系统的运算开销,传统的故障诊断方法难以高效地完成任务。本文以船舶主机的燃油系统为研究对象,提出一种基于粗糙集理论和优化有向无环图—支持向量机（DAG-SVM）的故障诊断方法。首先,将数据挖掘中的粗糙集理论引入传统的支持向量机（SVM）诊断模型,并通过差别矩阵对离散化数据进行降维,在每2种故障之间建立支持向量机分类器,从而构建DAG-SVM拓扑网络;然后,以类间的分类精度为依据,优化有向无环图中根节点和其他叶节点的位置,从而有效避免“误差累积”;最后,基于某超大型油轮模拟器,开展数值实验分析,在相同条件下,对四种典型的分类模式进行仿真实验,分别是1-vs-1 SVM、1-vs-a SVM、DAG-SVM 和本文方法。仿真结果表明,粗糙集与优化DAG-SVM相结合的故障诊断方法可以对船舶主机故障进行有效的诊断决策,其分类精度比传统的DAG-SVM方法提高了3.4%,而时间消耗也降低了2.42s,本文方法在诊断精度和时间消耗上也远优于1-vs-1 SVM和1-vs-a SVM。该诊断方法对船舶主机的故障诊断研究具有一定的参考价值,也可为SVM在其他小样本分类中的应用提供数据支撑。
二、基于故障诊断的数据挖掘系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于故障诊断的数据挖掘系统（论文提纲范文）
（1）基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路故障文本大数据研究现状 |
| 1.2.2 故障诊断方法综述 |
| 1.3 本文主要工作及结构 |
| 2 铁路信号设备及其故障诊断 |
| 2.1 铁路信号基础设备 |
| 2.2 铁路信号设备故障文本数据分析 |
| 2.3 铁路信号设备故障诊断方案 |
| 2.3.1 智能决策支持系统 |
| 2.3.2 知识表示 |
| 2.3.3 基于文本数据的故障诊断方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 铁路信号设备故障特征提取方法 |
| 3.1 基于故障数据的文本挖掘方法 |
| 3.1.1 文本挖掘的基本概念 |
| 3.1.2 影响特征提取效果的因素 |
| 3.1.3 铁路信号设备故障特征提取基本流程 |
| 3.2 文本分词处理 |
| 3.3 基于TF-IDF算法的故障特征提取 |
| 3.3.1 VSM模型 |
| 3.3.2 TF-IDF算法 |
| 3.3.3 改进TF-IDF算法 |
| 3.3.4 权重离散化 |
| 3.3.5 算法比较 |
| 3.4 故障诊断模型建立 |
| 3.5 铁路信号设备故障特征提取 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于关联规则的故障诊断方法 |
| 4.1 数据挖掘技术 |
| 4.1.1 数据挖掘概述 |
| 4.1.2 数据挖掘过程 |
| 4.2 故障诊断算法的选择与改进 |
| 4.2.1 关联规则概念 |
| 4.2.2 FP-Growth算法实现 |
| 4.2.3 FP-Growth算法改进 |
| 4.3 基于关联规则的故障诊断 |
| 4.3.1 推理机的建立 |
| 4.3.2 推理策略的选择 |
| 4.3.3 基于关联规则的故障诊断流程 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 实验数据与实验环境 |
| 4.4.2 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 铁路信号设备故障维修原型系统的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 系统设计与实现 |
| 5.2.1 系统体系结构 |
| 5.2.2 系统功能模块 |
| 5.2.3 系统开发环境 |
| 5.2.4 系统主要界面展示 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）基于数据挖掘的监测设备故障诊断及预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断技术 |
| 1.2.2 故障预测技术 |
| 1.3 研究内容及安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 水质监测仪故障分析及实验准备 |
| 2.1 水质监测仪故障分析 |
| 2.1.1 水质监测仪工作原理 |
| 2.1.2 常见故障介绍 |
| 2.2 数据挖掘实验准备 |
| 2.2.1 数据预处理 |
| 2.2.2 特征选择 |
| 2.2.3 实验环境 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于XGBoost的故障诊断方法研究 |
| 3.1 故障诊断方法选择 |
| 3.1.1 常用分类方法概述 |
| 3.1.2 随机森林和XGBoost理论 |
| 3.1.3 常用方法实验分析 |
| 3.2 基于随机森林和XGBoost的分类方法 |
| 3.2.1 基于随机森林的联合特征选择方法 |
| 3.2.2 XGBoost的参数调整策略 |
| 3.3 基于改进粒子群算法的XGBoost参数优化 |
| 3.3.1 粒子群算法理论 |
| 3.3.2 自适应惯性权重调整策略 |
| 3.3.3 自适应粒子群算法实验分析 |
| 3.4 故障诊断模型建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于组合模型的故障预测方法研究 |
| 4.1 故障预测方法选择 |
| 4.1.1 常用预测方法概述 |
| 4.1.2 ARIMA和 LSTM理论 |
| 4.1.3 常用方法实验分析 |
| 4.2 基于多种预测模型的组合预测方法 |
| 4.2.1 组合预测方法设计 |
| 4.2.2 基于拟合优度的组合预测方法 |
| 4.2.3 组合预测方法实验分析 |
| 4.3 故障预测模型建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 水质监测仪远程诊断及预测平台设计 |
| 5.1 设计需求分析 |
| 5.2 在线诊断预测平台设计 |
| 5.2.1 架构设计 |
| 5.2.2 数据库设计 |
| 5.2.3 软件设计 |
| 5.3 平台可视化界面展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）基于GA-ANFIS模型的列控车载设备故障诊断的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列控系统国内外发展现状 |
| 1.2.2 故障诊断技术的发展概况 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 2 相关知识背景概述 |
| 2.1 自适应模糊神经网络理论 |
| 2.1.1 自适应模糊神经网络的结构 |
| 2.1.2 自适应模糊神经网络学习算法 |
| 2.2 遗传算法理论 |
| 2.2.1 遗传算法的概念及特点 |
| 2.2.2 遗传算法的基本流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 数据预处理 |
| 3.1 列控车载设备结构及功能概述 |
| 3.1.1 列控车载设备的结构 |
| 3.1.2 列控车载设备各个模块的功能 |
| 3.2 车载设备故障数据分析 |
| 3.2.1 故障文本分析 |
| 3.2.2 故障数据挖掘 |
| 3.2.3 故障数据的约简 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 构建列控车载设备故障诊断模型 |
| 4.1 基于改进型ANFIS算法的故障诊断模型 |
| 4.1.1 改进型ANFIS网络结构 |
| 4.1.2 搭建模型 |
| 4.2 基于改进的GA-ANFIS的故障诊断模型 |
| 4.2.1 模糊划分数的确定 |
| 4.2.2 遗传算法优化ANFIS参数 |
| 4.3 不同型号车载设备对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 仿真验证分析 |
| 5.1 300T型号仿真结果 |
| 5.1.1 300T型号优化后的故障诊断模型分析 |
| 5.1.2 300T型号未经优化的故障诊断模型分析 |
| 5.2 其他型号型号的故障诊断模型分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）基于人工智能和数据挖掘的电力系统故障分类预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 电力系统故障分类预测的背景与意义 |
| 1.2 故障分类预测的人工智能方法研究现状 |
| 1.2.1 典型机器学习算法 |
| 1.2.2 机器学习的优化算法 |
| 1.3 本文主要研究目标和内容 |
| 第二章 人工智能算法在电力系统中的应用原理 |
| 2.1 聚类方法原理 |
| 2.1.1 基于K-means的聚类方法 |
| 2.1.2 基于BIRCH的聚类方法 |
| 2.2 关联规则原理 |
| 2.2.1 基于Apriori的方法 |
| 2.2.2 基于FP-Growth的方法 |
| 2.3 分类方法原理 |
| 2.3.1 基于决策树的方法 |
| 2.3.2 基于神经网络的方法 |
| 2.4 回归方法原理 |
| 2.4.1 基于线性回归的方法 |
| 2.4.2 基于逻辑回归的方法 |
| 2.5 机器学习的梯度下降型优化算法 |
| 2.5.1 随机梯度下降算法 |
| 2.5.2 自适应矩估计算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 大数据挖掘技术及其基本原理 |
| 3.1 数据挖掘流程 |
| 3.1.1 确定挖掘目标 |
| 3.1.2 建立数据库 |
| 3.1.3 数据预处理方法 |
| 3.1.4 建立模型和分析 |
| 3.1.5 模型评估 |
| 3.2 本章小结 |
| 第四章 基于三层数据挖掘结构的配电网故障分类预测模型 |
| 4.1 分类预测模型实现 |
| 4.1.1 系统模型介绍 |
| 4.1.2 三层数据挖掘方法 |
| 4.2 数据采集和预处理 |
| 4.2.1 K-means离散化 |
| 4.2.2 数据自编码 |
| 4.3 关联规则方法 |
| 4.3.1 Apriori算法挖掘样本 |
| 4.3.2 样本交叉验证 |
| 4.4 分类预测模型优化 |
| 4.4.1 随机梯度下降方法优化模型 |
| 4.4.2 回归模型结果 |
| 4.4.3 多种回归模型对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于组合改进神经网络的架空线路故障预测模型 |
| 5.1 改进BP神经网络模型实现 |
| 5.1.1 改进BP神经网络模型介绍 |
| 5.1.2 整体方法流程 |
| 5.2 样本属性特征选择 |
| 5.2.1 特征选择基本原理 |
| 5.2.2 样本属性特征选择 |
| 5.3 神经网络模型优化 |
| 5.3.1 SGD和 Adam优化模型 |
| 5.3.2 优化结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来研究和展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.1 基于化学机理知识的结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.2 基于机器学习的结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.3 结垢预测方法存在的实际问题 |
| 1.3 结垢预测研究待解决的关键科学问题 |
| 1.4 智能预测相关技术分析 |
| 1.4.1 智能诊断方法的研究现状 |
| 1.4.2 解决智能诊断问题的科学范式分析 |
| 1.4.3 解决关键科学问题的技术研究 |
| 1.5 论文研究内容与组织安排 |
| 1.5.1 论文主要研究内容 |
| 1.5.2 论文组织安排 |
| 第二章 试验区结垢机理分析与储层结垢智能预测模型设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结垢预测试验区地质特征分析 |
| 2.2.1 试验区选择的必要性 |
| 2.2.2 试验区储层地质特征分析 |
| 2.2.3 储层流体性质分析 |
| 2.2.4 储层油水渗流特征分析 |
| 2.3 试验区结垢机理与垢样组成分析 |
| 2.3.1 SASP体系溶液与储层矿物及地层流体的作用机理 |
| 2.3.2 试验区垢样类型 |
| 2.3.3 结垢对储层及举升设备产生的影响 |
| 2.4 试验区结垢特征与规律研究 |
| 2.4.1 三元复合驱结垢特征 |
| 2.4.2 采出井井筒结垢规律 |
| 2.4.3 采出液离子变化规律 |
| 2.5 强碱三元复合驱结垢预测流程分析 |
| 2.5.1 真实场景下结垢预测工作流程分析 |
| 2.5.2 结垢预测工作流程存在的问题 |
| 2.6 基于数据挖掘的SASP结垢预测模型设计 |
| 2.6.1 结垢预测智能化的必要性 |
| 2.6.2 结垢智能预测流程设计 |
| 2.6.3 结垢预测模型的框架设计 |
| 2.6.4 基于数据挖掘的SASP结垢预测模型优势与特点 |
| 2.7 模型可行性分析与重点研究内容 |
| 2.7.1 模型的可行性分析 |
| 2.7.2 模型重点研究内容分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于本体的结垢预测知识推理模型设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结垢预测知识分析 |
| 3.2.1 结垢预测领域知识分析 |
| 3.2.2 结垢预测过程形式化表示 |
| 3.3 基于本体的SASP储层结垢预测知识推理模型设计 |
| 3.3.1 本体技术分析 |
| 3.3.2 知识推理模型设计思路 |
| 3.3.3 ONSP-KRM模型框架设计 |
| 3.3.4 ONSP-KRM模型组成 |
| 3.4 结垢预测本体知识的形式化表示 |
| 3.4.1 储层结垢预测本体层次结构 |
| 3.4.2 结垢预测本体知识概念表示 |
| 3.4.3 结垢预测本体知识关系表示 |
| 3.4.4 结垢预测本体知识公理表示 |
| 3.4.5 基于SWDL的结垢预测规则表示 |
| 3.5 储层结垢预测知识库的构建 |
| 3.6 SASP储层结垢预测知识推理效果分析 |
| 3.6.1 SASP结垢预测知识本体实例与预测效果分析 |
| 3.6.2 ONSP-KRM模型分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于邻域约简与DPSO的结垢预测分类模式挖掘方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结垢预测领域数据分析与处理 |
| 4.2.1 结垢预测领域数据描述 |
| 4.2.2 结垢预测领域数据特点分析 |
| 4.2.3 结垢预测领域离群值分析 |
| 4.2.4 结垢预测影响因子的粗粒度筛选 |
| 4.3 结垢预测分类模式挖掘方法设计 |
| 4.3.1 方法设计思想 |
| 4.3.2 结垢预测分类模式挖掘方法设计 |
| 4.4 模糊混合不完备邻域粗糙模型设计 |
| 4.4.1 模糊混合不完备邻域决策系统 |
| 4.4.2 模糊混合不完备邻域粗糙模型 |
| 4.4.3 邻域阈值自适应方法设计 |
| 4.5 基于邻域约简和DPSO的混合不完备特征选择 |
| 4.5.1 粒子编码方式设计 |
| 4.5.2 粒子群优化目标分析 |
| 4.5.3 DPSO参数设置 |
| 4.5.4 算法描述 |
| 4.6 结垢预测分类器设计 |
| 4.7 实验效果分析 |
| 4.7.1 数据准备 |
| 4.7.2 实验环境与参数设置 |
| 4.7.3 基于不同邻域阈值取值方法的NRDPSO对比实验 |
| 4.7.4 基于不同启发式算法的可变阈值IFDS特征选择对比实验 |
| 4.7.5 不同权重系数对最优特征子集的影响实验 |
| 4.7.6 不同特征选择算法的评价指标对比实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于MPSO/D-ESN的储层结垢时序预测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 结垢预测领域数据时序趋势分析 |
| 5.2.1 结垢预测领域数据时序趋势分析 |
| 5.2.2 结垢预测领域时序趋势特点分析 |
| 5.3 基于回声状态网络的混沌时间序列预测模型设计 |
| 5.3.1 ESN基本原理 |
| 5.3.2 储备池参数分析 |
| 5.4 基于MPSO/D的 ESN储备池参数优化算法 |
| 5.4.1 多目标优化问题分析 |
| 5.4.2 目标空间分解与解分类 |
| 5.4.3 种群分类更新策略 |
| 5.4.4 基于MPSO/D算法的ESN储备池参数优化 |
| 5.5 实验效果分析 |
| 5.5.1 MPSO/D算法性能对比实验 |
| 5.5.2 MPSO/D-ESN模型预测性能对比实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统设计与应用效果分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统概述 |
| 6.2.1 业务现状分析 |
| 6.2.2 业务数据模型设计 |
| 6.2.3 系统总体结构设计 |
| 6.2.4 智能化结垢预测工作流程分析 |
| 6.2.5 系统开发与运行环境配置 |
| 6.3 系统详细设计 |
| 6.3.1 基于本体的结垢预测知识管理系统设计 |
| 6.3.2 结垢预测数据集成系统设计 |
| 6.3.3 结垢预测与清防垢管理系统设计 |
| 6.4 真实应用案例分析 |
| 6.4.1 实验样本与实验方法选取 |
| 6.4.2 特征选择与分类模型构造效果分析 |
| 6.4.3 时序预测效果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 文中涉及的附表 |
| 附表1 样本属性描述 |
| 附表2 结垢预测测试报告 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
| 致谢 |
（6）电动潜油螺杆泵系统故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外螺杆泵应用研究现状 |
| 1.2.2 国内外螺杆泵故障诊断技术现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 潜油螺杆泵故障及工作参数特征分析 |
| 2.1 潜油螺杆泵结构及工作原理 |
| 2.1.1 潜油螺杆泵系统的组成结构 |
| 2.1.2 螺杆泵的工作原理 |
| 2.2 潜油螺杆泵故障特征分析 |
| 2.2.1 潜油螺杆泵故障类别及位置 |
| 2.2.2 潜油螺杆泵待检测工况类别 |
| 2.3 潜油螺杆泵工作参数特征分析 |
| 2.3.1 潜油螺杆泵功率特征分析 |
| 2.3.2 潜油螺杆泵其他参数特征分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于神经网络的潜油螺杆泵故障诊断 |
| 3.1 潜油螺杆泵故障诊断流程 |
| 3.2 潜油螺杆泵故障信号的时频分析 |
| 3.2.1 信号时频分析方法 |
| 3.2.2 小波包基本理论 |
| 3.2.3 基于小波包的故障信号特征提取 |
| 3.2.4 潜油螺杆泵故障特征向量的构建 |
| 3.3 人工神经网络概述 |
| 3.3.1 神经网络概念 |
| 3.3.2 神经网络的选择 |
| 3.3.3 贝叶斯决策理论 |
| 3.3.4 概率神经网络结构 |
| 3.4 基于概率神经网络的故障诊断模型 |
| 3.4.1 故障诊断模型的结构 |
| 3.4.2 故障诊断模型的应用 |
| 3.5 图形用户界面开发 |
| 3.5.1 预期功能 |
| 3.5.2 故障诊断系统界面开发 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于数据挖掘的潜油螺杆泵故障诊断 |
| 4.1 数据挖掘技术 |
| 4.1.1 数据挖掘概念 |
| 4.1.2 数据挖掘任务 |
| 4.1.3 数据挖掘过程 |
| 4.2 Hadoop生态系统 |
| 4.2.1 Hadoop平台总体框架 |
| 4.2.2 HDFS分布式存储系统 |
| 4.2.3 Map Reduce并行处理系统 |
| 4.3 潜油螺杆泵故障分析算法 |
| 4.3.1 分类与回归 |
| 4.3.2 常用分类算法 |
| 4.3.3 故障分类算法选择 |
| 4.4 随机森林分类算法 |
| 4.4.1 Bagging算法基本原理 |
| 4.4.2 决策树基本原理 |
| 4.4.3 随机森林分类原理 |
| 4.5 基于随机森林算法的故障诊断模型 |
| 4.5.1 潜油螺杆泵故障诊断流程 |
| 4.5.2 潜油螺杆泵数据特征分析 |
| 4.5.3 数据预处理 |
| 4.5.4 潜油螺杆泵故障诊断模型 |
| 4.6 故障诊断方法对比分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（7）基于Petri网的地铁信号系统故障传播建模研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 系统建模理论概述 |
| 1.2.2 故障传播模型研究现状 |
| 1.2.3 故障传播Petri网模型 |
| 1.2.4 发展趋势 |
| 1.3 论文研究方案 |
| 1.3.1 研究目标及研究内容 |
| 1.3.2 研究方案 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 Petri网基本原理 |
| 2.1 Petri网的基本定义 |
| 2.2 Petri网的结构 |
| 2.2.1 三元组Petri网 |
| 2.2.2 四元组Petri网 |
| 2.3 Petri网分析技术 |
| 2.3.1 代数分析技术 |
| 2.3.2 图分析技术 |
| 2.3.3 归纳分析技术 |
| 2.4 Petri网的表达 |
| 2.4.1 动静态逻辑表达 |
| 2.4.2 不确定性逻辑表达 |
| 2.5 Petri网用于安全性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于功能失效模型的故障传播机理分析 |
| 3.1 故障传播机理分析总体框架 |
| 3.2 故障模式及影响分析 |
| 3.2.1 系统定义 |
| 3.2.2 故障模式分析 |
| 3.2.3 故障原因分析 |
| 3.2.4 故障影响分析 |
| 3.3 功能失效模型 |
| 3.3.1 功能失效模型原理 |
| 3.3.2 功能失效模型的建立 |
| 3.4 车载ATP故障模式及影响分析 |
| 3.4.1 系统定义 |
| 3.4.2 车载ATP故障模式分析 |
| 3.4.3 车载ATP故障原因分析 |
| 3.4.4 车载ATP故障影响分析 |
| 3.4.5 车载ATP的 FMEA分析结果 |
| 3.5 车载ATP功能失效模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于关联规则的故障关系挖掘 |
| 4.1 关联规则挖掘故障关系的适用性 |
| 4.2 关联规则基本原理 |
| 4.2.1 关联规则基本原理 |
| 4.2.2 关联规则基本概念 |
| 4.2.3 关联规则典型算法 |
| 4.3 车载ATP故障数据预处理 |
| 4.3.1 车载ATP故障数据的特点 |
| 4.3.2 车载ATP故障数据预处理 |
| 4.4 车载ATP故障关联规则挖掘 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 故障传播Petri网模型分析 |
| 5.1 故障传播Petri网的定义 |
| 5.2 故障传播逻辑的Petri网表达 |
| 5.2.1 托肯染色规则 |
| 5.2.2 库所染色规则 |
| 5.2.3 变迁染色规则 |
| 5.2.4 Petri网的故障繁衍规则 |
| 5.3 故障传播Petri网模型的推理 |
| 5.3.1 故障传播Petri网模型的正向推理算法 |
| 5.3.2 故障传播Petri网模型的反向推理算法 |
| 5.4 车载ATP故障传播Petri网的建立 |
| 5.5 案例研究 |
| 5.5.1 车载ATP机柜故障传播Petri网模型的正向推理 |
| 5.5.2 车载ATP机柜故障传播Petri网模型的反向推理 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于大数据的有杆抽油系统故障诊断预测模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外现状 |
| 1.3.1 故障预测研究现状 |
| 1.3.2 抽油系统预测现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 故障诊断预测基础 |
| 2.1 示功图的处理 |
| 2.1.1 泵功图转换 |
| 2.1.2 典型故障功图 |
| 2.1.3 数据预处理 |
| 2.2 灰度矩阵算法 |
| 2.3 不变矩理论 |
| 2.4 基于Freeman链码方法 |
| 2.5 故障诊断 |
| 2.5.1 灰色关联度分析基础 |
| 2.5.2 关联分析步骤 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于ARIMA的故障预测 |
| 3.1 时间序列 |
| 3.2 ARIMA预测方法 |
| 3.2.1 ARIMA模型 |
| 3.2.2 ARIMA模型建模流程 |
| 3.2.3 构建ARIMA(p,d,q)预测模型步骤 |
| 3.3 实例应用 |
| 3.3.1 灰度矩阵特征值 |
| 3.3.2 不变矩区域特征值 |
| 3.3.3 Freeman链码区域特征值 |
| 3.4 诊断效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于LSTM的故障预测 |
| 4.1 长短时记忆网络 |
| 4.1.1 循环神经网络 |
| 4.1.2 长短时记忆网络 |
| 4.2 实例应用 |
| 4.2.1 灰度矩阵特征值 |
| 4.2.2 不变矩特征值 |
| 4.2.3 基于Freeman链码 |
| 4.3 诊断效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于灰色预测模型的故障预测 |
| 5.1 灰色预测模型 |
| 5.1.1 .预测原理 |
| 5.1.2 GM(1,1)建模过程 |
| 5.2 实例应用 |
| 5.2.1 灰度矩阵特征值 |
| 5.2.2 不变矩特征值 |
| 5.2.3 基于Freeman链码特征值 |
| 5.3 诊断效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结果分析 |
| 6.1 基于模型分析 |
| 6.1.1 基于ARIMA模型预测结果 |
| 6.1.2 基于LSTM预测结果 |
| 6.1.3 基于灰色系统预测结果 |
| 6.2 基于特征值分析 |
| 6.2.1 基于灰度特征值 |
| 6.2.2 基于不变矩区域特征值 |
| 6.2.3 基于Freeman链码区域特征值 |
| 6.2.4 分析总结 |
| 6.3 基于诊断效果分析 |
| 6.3.1 基于ARIMA模型 |
| 6.3.2 基于LSTM |
| 6.3.3 基于灰色模型 |
| 6.3.4 分析总结 |
| 6.4 结果验证 |
| 6.4.1 基于ARIMA模型的预测评价 |
| 6.4.2 基于LSTM的预测评价 |
| 6.4.3 基于灰色模型的预测评价 |
| 6.4.4 分析总结 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 |
（9）基于冷库制冷系统的结霜故障诊断与预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 故障诊断在制冷领域的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 冷库制冷系统故障及神经网络理论 |
| 2.1 制冷系统概述及热力学分析 |
| 2.1.1 制冷系统概述 |
| 2.1.2 热力学分析 |
| 2.2 冷库制冷系统典型故障及理论分析 |
| 2.2.1 冷库制冷系统典型故障 |
| 2.2.2 常见故障理论分析 |
| 2.2.3 故障特征参数的选取 |
| 2.3 人工神经网络概述 |
| 2.4 BP神经网络 |
| 2.4.1 BP神经网络结构 |
| 2.4.2 BP神经网络的数学表达式 |
| 2.5 Elman神经网络 |
| 2.5.1 Elman神经网络结构 |
| 2.5.2 Elman神经网络的数学表达式 |
| 2.6 模型优化及评价指标 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 结霜实验及神经网络建模 |
| 3.1 结霜实验 |
| 3.1.1 实验原理 |
| 3.1.2 实验数据分析 |
| 3.2 基于BP神经网络的结霜故障诊断 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 BP神经网络参数选择 |
| 3.2.3 BP神经网络模型仿真及结果分析 |
| 3.3 基于Elman神经网络的结霜故障诊断 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 主成分分析和神经网络建模 |
| 4.1 主成分分析法 |
| 4.2 基于主成分分析和神经网络的结霜故障诊断 |
| 4.2.1 基于主元分析和BP神经网络 |
| 4.2.2 基于主元分析和Elman神经网络 |
| 4.3 最优网络比较 |
| 4.4 最终模型选择 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文及参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）基于粗糙集和优化DAG-SVM的船舶主机故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 故障诊断的研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 课题理论在故障诊断中的应用 |
| 1.3.1 粗糙集理论 |
| 1.3.2 支持向量机 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 主机的故障分析和数据采集 |
| 2.1 主机工作原理及常见系统 |
| 2.2 主机的工作参数及故障特点 |
| 2.2.1 主机的工作参数 |
| 2.2.2 主机的故障特点 |
| 2.3 主机燃油系统数据采集 |
| 2.3.1 燃油系统故障分析 |
| 2.3.2 喷油器故障数据采集 |
| 2.4 故障样本数据处理 |
| 2.4.1 标准化处理 |
| 2.4.2 离散化处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于粗糙集理论的属性约简方法 |
| 3.1 粗糙集理论 |
| 3.1.1 粗糙集的基本概念 |
| 3.1.2 属性约简的基本定义 |
| 3.2 属性约简方法 |
| 3.2.1 基于属性重要性的约简 |
| 3.2.2 基于差别矩阵的约简 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于支持向量机的故障诊断方法 |
| 4.1 统计学习原理概述 |
| 4.1.1 VC维理论 |
| 4.1.2 推广性的界 |
| 4.1.3 结构风险最小化原理 |
| 4.2 SVM故障诊断模型设计 |
| 4.2.1 构造最优分类超平面 |
| 4.2.2 核函数的选取 |
| 4.2.3 松弛变量 |
| 4.3 SVM多类故障诊断模型分析 |
| 4.3.1 1-vs-1 SVM故障诊断模型分析 |
| 4.3.2 1-vs-a SVM故障诊断模型分析 |
| 4.3.3 DAG-SVM故障诊断模型分析 |
| 4.4 类间分类精度优化DAG-SVM结构 |
| 4.4.1 算法步骤及优化流程设计 |
| 4.4.2 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于粗糙集和优化DAG-SVM的船舶主机故障诊断 |
| 5.1 粗糙集属性约简 |
| 5.1.1 粗糙集属性约简步骤 |
| 5.1.2 原始决策表的构造 |
| 5.1.3 差别矩阵属性约简 |
| 5.2 船舶主机故障诊断分析 |
| 5.2.1 基于DAG-SVM故障诊断分析 |
| 5.2.2 DAG-SVM拓扑结构优化 |
| 5.2.3 故障诊断实验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
四、基于故障诊断的数据挖掘系统（论文参考文献）
- [1]基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法研究[D]. 张湘婷. 兰州交通大学, 2021(02)
- [2]基于数据挖掘的监测设备故障诊断及预测研究[D]. 雷云峰. 西南科技大学, 2021(08)
- [3]基于GA-ANFIS模型的列控车载设备故障诊断的研究[D]. 李硕. 兰州交通大学, 2021(02)
- [4]基于人工智能和数据挖掘的电力系统故障分类预测[D]. 王小东. 天津理工大学, 2021(08)
- [5]强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究[D]. 胡亚楠. 东北石油大学, 2020(03)
- [6]电动潜油螺杆泵系统故障诊断研究[D]. 徐书凡. 东北石油大学, 2020(03)
- [7]基于Petri网的地铁信号系统故障传播建模研究[D]. 余敬芝. 北京交通大学, 2020(03)
- [8]基于大数据的有杆抽油系统故障诊断预测模型[D]. 高旺雄. 西安石油大学, 2020(12)
- [9]基于冷库制冷系统的结霜故障诊断与预测研究[D]. 赵力蕃. 天津商业大学, 2020(10)
- [10]基于粗糙集和优化DAG-SVM的船舶主机故障诊断研究[D]. 刘国强. 大连海事大学, 2020(01)