数据挖掘在某试车台监测系统中的应用研究

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1、学巧代码１０４妨密级□－．，爭Ｉ皆淆文采＾令ｉ硕壬学化＾文？？■．．‘－；ＶＶ？．＇ｖ；．．＇中也：抗数据挖捆在某试车台监测系统中的应用研究作者姓名王律强指导教师刘自然教授学科口类工学学科专业机械工程培养单位机电工程学院完成时间二〇－五年五月关于学位论文的独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中己经加标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包

2、含本人或他人为获得河南工处大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料…。与我同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中做出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。戸备学位论文作者签名；多秦日期；＞？厂年巧ｄ日多学位论文使用授权书－其印刷版和电子版本人完伞间恵河南工业火学有化使用本学位论文（包括但不限了），使：（机构用方式包括但不限于保留学位论文，按规巧向两家行关部口）送交学位论文ＩＷ学术义流为目的猶送和交换学位论文，允许学份论文被寮阅、借阅和复印，将学化论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其

3、他复制手段保任学位论文。保密学化论义在解密后的使用授权间上。如＾尽学位论文作者签名；至円期：馬月円碑声片ｔ指导教日期：呼月代日而、、TheApplicationofdatamininginthemonitoringsystemofonecertaintestbedADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangLvqiangSupervisor：Prof.LiuZiranSchoolofMechanical&ElectricalEngineeringHenanUniversityofTechno

4、logy,Zhengzhou,China注：此页为英文封摘要数据挖掘技术能够从大量数据中分析提取有用的信息，是数据库系统研究领域中一个新的研究方向，它可以为决策提供有力依据。本文以某型试车台监测系统为基础，将数据挖掘技术在航空发动机部件试车数据库的应用作了尝试性的研究。论文对数据挖掘技术的基本概念和一般知识进行了阐述，改进了相关算法进行并应用到试车台监测系统的数据挖掘中。本文的主要研究内容如下：为了发现某试车台监测系统中转速、振幅、温度等参量之间的关联关系，引入了关联规则对试车台监测系统数据库中的28个参数进行了关联挖掘，结果表明，得到的关联规则置信度和支持度均比较高，说明所挖

5、掘出的规则是有效的。针对经典Apriori算法的效率不高的问题，提出了一种可以有效减小候选集的改进的Apriori算法，将其用于本试车监测系统挖掘，结果表明，与经典Apriori算法相比，在相同的支持度和置信度下，候选集规模得到有效降低，运算时间显著减少。为了解决航空发动机附件试车台中主要监测参数振幅与流量、压力等其它参数之间的关系难以用线性模型来预测的问题，建立了具有7-8-1结构经遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)优化过阈值和权值的遗传反向误差传播（BackPropagation，简称BP）神经网络。以输出转速，增压泵入口流量、增压泵入口温度、增压泵入口

6、压力、增压级出口流量、增压级出口温度和增压级出口压力为网络输入，附件的径向振幅为网络输出建立预测模型。将训练后的网络用于某型航空发动机附件振动趋势的预测中，得到的预测值与实际值的误差符合要求。与传统的线性回归模型进行对比发现，遗传BP神经网络模型具有了更高的精确度，将其用于振动趋势的预测中是合适的，可行的。关键词：关联规则；数据挖掘；遗传算法；BP神经网络；振动预测；试车台IAbstractDataminingcanextractusefulinformationfromalargenumberofdata,it’sanewresearchdirectionintheresea

7、rchfieldofdatabasesystemandcanprovideastrongbasisfordecisionmaking.Thispapertakesatypeoftestbedsystemasthefoundation,makesatentativestudyonapplicationofdataminingtechnologyinthetestdatabaseofaeroenginecomponents.Thispaperintroducedthebasicconceptso