大型旋转机械设备在发生故障时所造成的损失是不可计算的,因此建立了关联规则库预警模型。首先采用全矢Hilbert对正常运行状态下的同源双通道原始样本数据进行信息融合,然后进行离散化等预处理,建立后期工作所需要的数据库。利用Apriori算法发现滚动轴承八个特征频率幅值数据之间的未知关系,继而用挖掘出的关联规则构建一个规则库。将运行数据通过处理之后与所建立的规则库相匹配,并设立阈值,依据此结果在设备未完全报废之前,及时发出报警信号,达到预警目的。

针对当前输电线路故障预警存在精度低的难题,设计基于大数据的输电线路故障预警模型。首先采集故障相关的特征数据,利用粗神经网络算法对数据内故障因子进行挖掘,然后利用朴素贝叶斯算法计算故障因子发生指数,结合时间序列一致性的故障匹配算法完成输电线路故障预警。测试结果表明,该模型能够有效且全面地挖掘故障因子,准确预警输电线路故障。

为了加强故障信息数据挖掘力度,减少人力物力资源浪费,解决机械故障图像检测的特征信息、高分辨属性描述清晰度有限等问题,在决策树算法的基础上构建一种诊断机械故障信息挖掘方法。对机械故障检测图像中连续小波进行离散化处理,提取小波变换特征,将多次分解后的小波变换特征集成为并行结构;根据包含小波变换特征集并行结构的子集节点,在决策树算法中引入C4.5算法,优化挖掘出具有较高取值信息增益的灰度级,并通过校正矩阵将每个样本图像构造成多个不同的训练数据集,去除不同的属性子集,形成众多深度树,重复选择,直到得到目标数据。仿真实验结果表明,所提出的算法具有计算简单、挖掘效率高等优点,能够在最短时间内获取最优数据挖掘结果,可以广泛应用在现实生活中。

为了更好的利用海量数据中蕴藏的隐藏规律,对数据更好的挖掘,提高对钢铁企业高炉煤气产生量的预测精度,针对钢铁企业实际生产作业所采集到的非平稳非线性的数据,这里提出一种将卷积神经网络(CNN)和门结构循环单元(GRU)网络相结合的预测模型。模仿词向量方法,将海量的时间信息、温度数据和压力数据等信息串联成一个向量作为输入,采用CNN对输入进行特征提取,将得到的特征向量构造为时间序列,并作为输入数据给GRU网络进行高炉煤气产生量预测。这里所提出的方法,对唐山某钢铁企业的实际生产中数据进行预测实验,结果表明,这里所提出的方法比传统的BP神经网络和LSTM网络预测模型具有更高的预测精度和更快的预测速度。

集气管的是炼焦制气的重要组成部分,保持集气管压力的稳定,可以提高炼焦制气的效率,降低炼焦制气中产生的气体对环境的污染。随着数据挖掘理论在工业中的应用,支持向量机(The Support Vector Machine SVM)在集气管压力的控制上取得了良好的效果,但其在处理非线性的数据方面的效果并不显著,为了解决这个问题,这里提出了一种平滑支持向量机模型,这是一个具有数据采集、数据平滑与非线性逼近功能相统一的系统模型,利用平滑度对数据进行噪声处理,将平滑处理过的数据用于回归模型的预测控制。这里提出的方法,对唐山某钢铁企业的实际数据进行实验仿真,结果表明,平滑支持向量模型对集气管压力的控制均方根误差较小,控制效果显著。

为缓解加工误差影响评估过程中的"维数灾难",结合展向平均假设和基于高斯过程的Karhunen-Loève展开,提出了一种由法向加工误差导致的三维叶片表面几何不确定性降阶模型。通过给定加工误差分布的标准差函数求解几何不确定性降阶模型,并运用伪蒙特卡洛方法随机生成样本,最终训练人工神经网络预测了加工误差对高负荷直叶栅气动性能和角区气动稳定性的影响。结果表明加工误差的影响与所处的工况有关;当处于近失速工况时,相对于原型,平均气动性能和稳定性降低,总压损失系数增大的概率约为83.29%,静压系数减小的概率约为79.20%,失速因子增大的概率约为69.10%;与设计工况相比,近失速工况下气动稳定性的不确定性增加,同时气动稳定性对于加工误差更加敏感。总压损失系数、静压系数和失速因子互相单调相关。前缘和吸力面型线的加工误差对损失影...

标准解是TRIZ中重要的工程问题解决工具,而标准解知识库是标准解应用的支柱。为提高工程问题解决效率,以76个标准解为基础,以数据挖掘技术为手段,获取专利文献资源隐含的深度知识。创建基于数据挖掘技术的标准解知识库构建流程,实现对专利深度知识的挖掘。为弥补CAI软件在知识库实例检索方面的不足,利用实例推理技术对标准解知识库中的创新实例进行检索,选取相似度较高的几个实例,基于功能特征分析方法实现功能特征的复制、重组及突变,从而生成创新方案。创建标准解知识库应用流程,规范标准解知识库的使用,利用自行车的设计实例验证了流程的可行性。

为了充分利用运营商的大数据资源给用户推荐合适的产品,设计了一种基于运营商大数据的产品推荐模型。推荐模型在基础数据、位置数据、上网行为数据的基础上建立了属性标签体系,基于两步聚类特征分析以及序列关联用户行为分析为用户推荐合适的产品,提高了产品运营效率以及产品推荐的效果。

对工程装备维修器材精确化保障影响参数、基数需求以及需求量应用数据挖掘的思想方法进行分析，根据实际情况，对维修器材需求量建模计算，并进行了实例分析。结果显示，应用此方式，能够提高工程装备维修器材精确化保障水平，具有较好的实用价值。

分析了影响细长杆件切削误差的多种因素,通过网络汇总各单位大量加工数据,构建共享数据库,使用数据挖掘工具分析单个因素和关联因素对加工误差的影响权重,寻找对误差影响最大的原因,采取相应措施减少误差。