基于數據挖掘技術的旋轉機械故障診斷研究

柴保明等

摘 要：在數據挖掘中設備振動信號數據龐大，使用粗糙集中的屬性規約算法可以過不相干屬性，找出有用規則。決策樹當中的C4.5算法繼ID3算法新拓展了一些功能，它分類規則準確、速度快。把這兩種方法結合起來數據挖掘技術在設備故障診斷中速度將會更快并且更準確。實驗結果說明，把這兩種方法結合起來更有效。

關鍵詞：數據挖掘；故障診斷；決策樹

引言

把粗糙集和決策樹算法結合起來能使設備狀態監測及故障診斷效率提高、減少工作量。這種方法的思路是在樣本數據倉庫中挖掘潛在故障規則，生成故障診斷的決策，對監測設備的實時生成數據進行故障分析處理.進而最終實現故障自動診斷。