详情

原文传递机舱数据挖掘技术的研究与应用

论文题名：	机舱数据挖掘技术的研究与应用
关键词：	船舶机舱;船用主机;故障诊断;数据挖掘
摘要：	为提高船舶运行效率，船舶机舱的机械设备越来越趋于自动化和智能化，与此同时机舱的机械设备故障产生机理复杂多变，船用主机作为船舶最重要的核心装备，一旦发生故障对船舶而言是影响极大。随着数据挖掘技术的飞速发展，已广泛应用于各个领域，尤其是在海量数据提取隐藏知识的巨大优势。因此将数据挖掘技术和故障诊断技术相结合应用到船舶机舱，从海量的历史运行数据中提取相应的诊断知识，实现对机舱中的船用主机进行智能的故障诊断。　　本文将数据挖掘中的决策树算法引入到船用主机进行故障诊断当中，详细介绍了数据挖掘、决策树算法基本理论，总结提炼出进行数据挖掘的一般过程和数据挖掘系统常见构成。然后通过实验室某VLCC油轮模拟器模拟在第7缸喷油器运行正常、喷孔磨损、喷孔堵塞、喷油正时提前、喷油正时延后运行状态。在各状态下分别进行30次实验，共采集150组实验样本数据，对样本数据进行离散化处理。分别在30组中随机选择20组作为训练集，其余作为测试集。用python语言编写决策树算法程序，将训练集输入得到决策树故障诊断模型，然后对决策树诊断模型用测试集进行测试，用测试集验证其诊断模型的诊断精度，验证了用决策树进行船用主机故障诊断的可行性。可以引入到机舱船用主机进行故障诊断。最后本文对基于决策树的船用主机故障诊断系统进行了框架搭建，对于部分功能进行详细阐述，对系统软硬件进行设计，利用python实现了基于决策树的船用主机诊断模块。
作者：	严海鸣
专业：	轮机工程
导师：	林叶锦
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2018
正文语种：	中文