水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的進(jìn)步以及計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)中采集的大量數(shù)據(jù)（包括統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)）可以方便地被存儲(chǔ)在各種數(shù)據(jù)庫中。但采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，不僅耗時(shí)而且難以有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)。
　　 近幾年，人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的交叉滲透取得了令人矚目的進(jìn)展，而基于人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)而發(fā)展起來的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到了人們的普遍關(guān)注。它所需要的基礎(chǔ)條件如：海量數(shù)據(jù)集、先進(jìn)計(jì)

2、算機(jī)、成熟的數(shù)據(jù)挖掘方法等都已基本具備。所以，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于故障診斷系統(tǒng)中是可行的。
　　 本論文以某水電站狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的水電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從分析數(shù)據(jù)的角度上去挖掘各運(yùn)行數(shù)據(jù)與機(jī)組狀態(tài)之間的關(guān)系并建立相應(yīng)的挖掘模型，該模型能夠很好的解釋水電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)可以運(yùn)用挖掘模型提取的科學(xué)規(guī)律對(duì)機(jī)組未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　 本文利用SQL Server2005構(gòu)建機(jī)組運(yùn)行數(shù)