随着DCS系统在电力行业的普遍推广,电厂的DCS系统中存储着大量有关设备状态的数据,这些数据的背后隐藏着许多对提高电厂生产效率、经济安全性有积极指导意义的信息。本文将关联规则挖掘技术用于火电厂设备状态检修,试图为火电厂的预测检修管理提供决策依据。
这里介绍了数据挖掘的基本知识,着重研究了关联规则的基本理论和算法以及编程实现。内容安排如下:首先简介了数据挖掘技术、数据仓库技术、关联规则挖掘技术、数据预处理的必要性和方法等,之后探讨了火电厂设备检修管理体制的演变与发展,最后在详细研究关联规则挖掘算法的基础上,开发了关联规则挖掘技术在张家口发电总厂给水泵预测检修系统中的应用实例,利用SQL Server2000和Delphi语言完成了关联规则挖掘算法的编程实现。连云港博大机械设备制造有限公司
【目录】： - 中文摘要4
- 英文摘要4-7
- ******章 绪论7-12
- 1.1 本文选题的背景7-10
- 1.1.1 电厂检修管理工作现状7-8
- 1.1.2 数据挖掘产生的背景和现状8-9
- 1.1.3 关联规则挖掘技术及现状9-10
- 1.2 本文选题的意义10
- 1.3 本文的研究思路、方法和框架10-12
- 第二章 基础理论研究12-23
- 2.1 数据挖掘技术12-15
- 2.1.1 数据挖掘的功能12-13
- 2.1.2 数据挖掘的方法和技术13-15
- 2.1.3 数据挖掘的一般过程15
- 2.2 数据仓库技术与数据预处理15-21
- 2.2.1 数据仓库的定义和特点16-18
- 2.2.2 数据仓库和传统数据库的比较18
- 2.2.3 数据挖掘(DM)与数据仓库(DW)的关系18-19
- 2.2.4 数据的预处理方法19-21
- 2.3 关联规则挖掘技术21-23
- 2.3.1 基本概念21-22
- 2.3.2 关联规则的分类22
- 2.3.3 关联规则挖掘的一般步骤22-23
- 第三章 火电厂设备检修管理体制的研究23-31
- 3.1 设备维修管理理论及其发展23-24
- 3.2 设备维修管理方式的演变24-25
- 3.3 火电厂设备维修管理技术的研究25-26
- 3.3.1 国外情况25
- 3.3.2 国内情况25-26
- 3.4 状态检修技术研究26-28
- 3.4.1 状态检修技术27
- 3.4.2 预测检修技术27-28
- 3.5 实施状态检修的必要性28-29
- 3.6 实施状态检修的原则29-31
- 第四章 关联规则在电厂设备预测检修管理中的应用研究31-53
- 4.1 关联规则挖掘算法的研究与选择31-41
- 4.1.1 经典频繁项集算法－Apriori 算法31-37
- 4.1.2 基于Apriori 算法的改进－AprioriTid37-41
- 4.2 以前给水泵系统的检修情况41
- 4.3 开发给水泵系统预测检修系统的条件41-42
- 4.4 开发给水泵预测检修系统的基本思路42-43
- 4.5 给水泵预测检修系统的开发43-50
- 4.5.1 样本数据的选择44-45
- 4.5.2 数据仓库模型的建立45-46
- 4.5.3 数据仓库的建立46-47
- 4.5.4 数据的导入47-48
- 4.5.5 数据的预处理48-49
- 4.5.6 数据的转换49-50
- 4.6 数据挖掘结果及分析50-53
- 结束语53-55
- 参考文献55-59
- 致谢59-60
- 在校期间发表的学术论文60-61
