隨著DCS系統在電力行業的普遍推廣,電廠的DCS系統中存儲著大量有關設備狀態的數據,這些數據的背后隱藏著許多對提高電廠生產效率、經濟安全性有積極指導意義的信息。本文將關聯規則挖掘技術用于火電廠設備狀態檢修,試圖為火電廠的預測檢修管理提供決策依據。
這里介紹了數據挖掘的基本知識,著重研究了關聯規則的基本理論和算法以及編程實現。內容安排如下:首先簡介了數據挖掘技術、數據倉庫技術、關聯規則挖掘技術、數據預處理的必要性和方法等,之后探討了火電廠設備檢修管理體制的演變與發展,最后在詳細研究關聯規則挖掘算法的基礎上,開發了關聯規則挖掘技術在張家口發電總廠給水泵預測檢修系統中的應用實例,利用SQL Server2000和Delphi語言完成了關聯規則挖掘算法的編程實現。連云港博大機械設備制造有限公司
【目錄】： - 中文摘要4
- 英文摘要4-7
- ******章 緒論7-12
- 1.1 本文選題的背景7-10
- 1.1.1 電廠檢修管理工作現狀7-8
- 1.1.2 數據挖掘產生的背景和現狀8-9
- 1.1.3 關聯規則挖掘技術及現狀9-10
- 1.2 本文選題的意義10
- 1.3 本文的研究思路、方法和框架10-12
- 第二章 基礎理論研究12-23
- 2.1 數據挖掘技術12-15
- 2.1.1 數據挖掘的功能12-13
- 2.1.2 數據挖掘的方法和技術13-15
- 2.1.3 數據挖掘的一般過程15
- 2.2 數據倉庫技術與數據預處理15-21
- 2.2.1 數據倉庫的定義和特點16-18
- 2.2.2 數據倉庫和傳統數據庫的比較18
- 2.2.3 數據挖掘(DM)與數據倉庫(DW)的關系18-19
- 2.2.4 數據的預處理方法19-21
- 2.3 關聯規則挖掘技術21-23
- 2.3.1 基本概念21-22
- 2.3.2 關聯規則的分類22
- 2.3.3 關聯規則挖掘的一般步驟22-23
- 第三章 火電廠設備檢修管理體制的研究23-31
- 3.1 設備維修管理理論及其發展23-24
- 3.2 設備維修管理方式的演變24-25
- 3.3 火電廠設備維修管理技術的研究25-26
- 3.3.1 國外情況25
- 3.3.2 國內情況25-26
- 3.4 狀態檢修技術研究26-28
- 3.4.1 狀態檢修技術27
- 3.4.2 預測檢修技術27-28
- 3.5 實施狀態檢修的必要性28-29
- 3.6 實施狀態檢修的原則29-31
- 第四章 關聯規則在電廠設備預測檢修管理中的應用研究31-53
- 4.1 關聯規則挖掘算法的研究與選擇31-41
- 4.1.1 經典頻繁項集算法－Apriori 算法31-37
- 4.1.2 基于Apriori 算法的改進－AprioriTid37-41
- 4.2 以前給水泵系統的檢修情況41
- 4.3 開發給水泵系統預測檢修系統的條件41-42
- 4.4 開發給水泵預測檢修系統的基本思路42-43
- 4.5 給水泵預測檢修系統的開發43-50
- 4.5.1 樣本數據的選擇44-45
- 4.5.2 數據倉庫模型的建立45-46
- 4.5.3 數據倉庫的建立46-47
- 4.5.4 數據的導入47-48
- 4.5.5 數據的預處理48-49
- 4.5.6 數據的轉換49-50
- 4.6 數據挖掘結果及分析50-53
- 結束語53-55
- 參考文獻55-59
- 致謝59-60
- 在校期間發表的學術論文60-61
