面向故障诊断的并行关联规则算法研究与实现.pdf

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1、代10701学0922421513号分TP391号密公开类号级题（中、英文）面向故障诊断的并行关联规则算法研究与实现目FaultDiagnosisOrientedResearchandImplementationofParalleledAssociateRulesImplementationofParalleledAssociateRules作者姓名李栋指导教师姓名、刘志镜教授职务学科门类工学学科、专业计算机应用技术提交论文二○一二年一月日期面向故障诊断的并行关联规则算法研究与实现西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明

2、所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：________________日期________________西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论

3、文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：________________日期________________导师签名：________________日期________________面向故障诊断的并行关联规则算法研究与实现摘要摘要随着信息技术的飞速发展，设备日趋集成化与复

4、杂化。对于如何能及时发现和预测故障，保证设备在工作期间高效、可靠的运行，以及如何从历史故障数据中形成对故障处理有效的信息，都具有重要的研究意义。传统的故障诊断方法存在诊断模型难以建立、依赖于主观经验、难以获得规则等缺陷，针对故障的多样性、复杂性、隐蔽性和相互之间的联系性常常无能为力。特别是在面临大规模数据集时，并不能高效的进行分析处理。本文针对传统故障诊断的缺陷，深入研究了数据挖掘技术中并行关联规则算法，并应用于故障诊断之中，以完成对复杂设备的高效、准确、相关联的故障诊断。本文首先通过对国内外故障诊断系统的研究、应用现状和发展趋势的论述，探讨了传统故障诊断系统在分析处理

5、方面的不足之处，从而提出了将数据挖掘中的关联规则技术引入故障诊断系统。对云计算的基本概念和核心技术做了阐述，讨论了Hadoop框架中分布式文件系统、MapReduce编程模型等关键技术。接着介绍了数据挖掘的概念、对象、方法以及数据挖掘在故障诊断中的应用。然后重点研究了数据挖掘技术中关联规则挖掘的理论与算法，并提出基于MapReduce的并行Apriori算法，针对故障数据的稀疏性特征，采用多最小支持度改进方法。最后，在前面研究讨论的基础上，将并行关联规则算法集成于故障诊断系统，建立面向故障诊断的关联分析子系统，并描述了该子系统结构和功能的设计与实现。本文对于将分布式并行

6、关联规则应用于故障诊断系统具有一定的参考价值。关键词：故障诊断数据挖掘关联规则云计算MapReduceAbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofinformationtechnology,devicesbecomeincreasinglyintegratedandcomplex.Ithasanimportantsignificancefordetectingandpredictingfailurespromptly,ensuringtheefficiencyandreliabilityoftheequipmentwhenworki

7、ng,formingdatawitheffectiveinformationfromthehistoricalfailuresprocessing.Thetraditionalfaultdiagnosismethodhasdisadvantagessuchasthedifficultyofestablishingdiagnosticmodels,dependingonthesubjectiveexperience,lackofaccessrule,itisoftenpowerlessfortheDiversity,Complexity,c