基于矩阵加权关联规则的设备故障智能诊断系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第12-18页 |
| ·国外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-17页 |
| ·国内外研究综合评述 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容和方法 | 第18-20页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18页 |
| ·主要研究方法 | 第18-19页 |
| ·论文的结构 | 第19-20页 |
| 第2章 相关理论 | 第20-34页 |
| ·设备故障诊断 | 第20-27页 |
| ·设备故障 | 第20-22页 |
| ·设备故障诊断技术 | 第22-25页 |
| ·故障智能诊断系统概述 | 第25-27页 |
| ·数据挖掘 | 第27-33页 |
| ·数据挖掘定义 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘流程 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘的任务和功能 | 第29-30页 |
| ·关联规则 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 设备故障智能诊断系统需求分析和模型优化 | 第34-47页 |
| ·设备故障智能诊断系统需求分析 | 第34-35页 |
| ·需求分析 | 第34-35页 |
| ·系统总体目标设计 | 第35页 |
| ·关联规则算法及其应用局限性 | 第35-38页 |
| ·Apriori 算法 | 第36-37页 |
| ·设备故障诊断中 Apriori 算法的局限性 | 第37-38页 |
| ·MWARMA 模型提出 | 第38-46页 |
| ·加权关联规则概念及性质 | 第38-40页 |
| ·MWARMA 模型描述 | 第40-43页 |
| ·MWARMA 模型实验 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 设备故障智能诊断系统设计 | 第47-59页 |
| ·系统体系结构设计 | 第47-50页 |
| ·系统框架结构 | 第47-48页 |
| ·系统设计原则 | 第48-49页 |
| ·系统流程图 | 第49-50页 |
| ·系统数据库设计 | 第50-54页 |
| ·设备实时状态数据库 | 第50-51页 |
| ·故障数据库 | 第51-52页 |
| ·权值分配表 | 第52页 |
| ·规则库 | 第52-53页 |
| ·故障库 | 第53页 |
| ·用户信息数据库 | 第53页 |
| ·设备信息数据库 | 第53-54页 |
| ·系统功能模块设计 | 第54-57页 |
| ·在线监测模块 | 第54-55页 |
| ·故障规则挖掘模块 | 第55-56页 |
| ·故障智能诊断模块 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 设备故障智能诊断系统实现 | 第59-82页 |
| ·实验数据 | 第59-62页 |
| ·系统实现 | 第62-81页 |
| ·IIS 安装配置 | 第62-65页 |
| ·系统登录模块 | 第65-66页 |
| ·系统管理模块 | 第66-67页 |
| ·数据监测模块 | 第67-69页 |
| ·数据处理模块 | 第69-71页 |
| ·规则挖掘模块 | 第71-74页 |
| ·故障诊断模块 | 第74-76页 |
| ·故障库管理模块 | 第76-80页 |
| ·设备库管理模块 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 作者简介 | 第92页 |
