基于数据挖掘的火电厂故障诊断研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要电厂设备的复杂化给电厂的运行管理和故障诊断带来了技术难度。随着电厂自动化、信息化水平的不断提高，越来越多的数据被DAS系统存储到实时数据库中，这些数据包含了机组运行状态的各种特征，蕴涵着丰富的知识，但不明显、不直观。数据挖掘就是从大量不完全、有噪声、模糊的或者随机的数据中提取出有价值的知识。本文研究了决策树、粗糙集和关联规则挖掘方法在故障诊断中的应用，并根据设备的历史运行记录，对其可能的运行状态进行分类，提取出故障特征。实例证明，利用数据挖掘技术进行知识提取，有效克服了电厂故障诊断系统知识获取的瓶颈，

2、具有实际的应用价值。关键词：数据挖掘，故障诊断，决策树，粗糙集，关联规则ABSTRACTThecomplexityoftheequipmentsinpowerplanthasincreasedthedifficultyforoperationmanagementandfaultdiagonosis．Withthedevelopmentoftheautomationandiraformationtechnology,moreandmorereal-timedataissenttodatabasesbyDASandlargeamount

3、sofdataareaccumulated．Abundantknowledgeexistsinhistoricaldataandithardtofindandsummarizeinatraditionalwayduetomassandstrongcouplingoftheeletricialhistorydata．Dataminingisanontrivalprocessofidentifyingimplicit,valid，novel，potentiallyusefulandultimatelyunderstandablepatt

4、ernsindata．Thispaperintroducesthedecisiontree，roughsetandassociationrulesintothefaultanalysisinpowerplant．Thedataminingtechnologyisusedtoclassifyanddiscoverthefaultfeaturesinpowerplantequipments．Theexperimentresultsshowthatitiseffectiveandthereliabilityofdiagonosiscanb

5、eimprovedgreatly．LiangNa(controltheoryandengineering)Directedbyprof．LiuYanquanKEYWORDS：datamining，faultdiagnosis，decisiontree，roughset，associationrule华北电力大学硕士学位论文摘要摘要电厂设备的复杂化给电厂的运行管理和故障诊断带来了技术难度。随着电厂自动化、信息化水平的不断提高，越来越多的数据被DAS系统存储到实时数据库中，这些数据包含了机组运行状态的各种特征，蕴涵着丰富的知识，但不明显

6、、不直观。数据挖掘就是从大量不完全、有噪声、模糊的或者随机的数据中提取出有价值的知识。本文研究了决策树、粗糙集和关联规则挖掘方法在故障诊断中的应用，并根据设备的历史运行记录，对其可能的运行状态进行分类，提取出故障特征。实例证明，利用数据挖掘技术进行知识提取，有效克服了电厂故障诊断系统知识获取的瓶颈，具有实际的应用价值。关键词：数据挖掘，故障诊断，决策树，粗糙集，关联规则ABSTRACTThecomplexityoftheequipmentsinpowerplanthasincreasedthedifficultyforoperati

7、onmanagementandfaultdiagonosis．Withthedevelopmentoftheautomationandiraformationtechnology,moreandmorereal-timedataissenttodatabasesbyDASandlargeamountsofdataareaccumulated．Abundantknowledgeexistsinhistoricaldataandithardtofindandsummarizeinatraditionalwayduetomassandst

8、rongcouplingoftheeletricialhistorydata．Dataminingisanontrivalprocessofidentifyingimplicit,valid，novel，potentiallyusef