基于神经网络的关联规则在故障诊断中的应用
2011-04-15分类号:TP311.13
【部门】中国传媒大学信息工学院 中国传媒大学高性能计算中心 燕山大学机械工程学院
【摘要】采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
【关键词】数据挖掘 加权关联规则 神经网络 故障诊断
【基金】河北省自然科学基金资助项目(G2010001331)
【所属期刊栏目】工业工程
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