| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| §1-1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1-1-1 课题背景 | 第8页 |
| 1-1-2 课题意义 | 第8-9页 |
| §1-2 基于数据挖掘的故障诊断技术的发展现状 | 第9-11页 |
| 1-2-1 数据挖掘技术的研究与发展现状 | 第9-10页 |
| 1-2-2 联机分析挖掘（OLAM）技术的研究与发展现状 | 第10页 |
| 1-2-3 基于数据挖掘的故障诊断研究与发展现状 | 第10-11页 |
| §1-3 本文的主要研究内容及安排 | 第11-12页 |
| 第二章 轧机电气设备故障诊断的研究 | 第12-21页 |
| §2-1 轧钢工艺流程简介 | 第12页 |
| §2-2 钢厂轧机设备的组成 | 第12页 |
| 2-2-1 主要设备 | 第12页 |
| 2-2-2 辅助设备 | 第12页 |
| §2-3 异步电机的结构 | 第12-13页 |
| §2-4 异步电动机故障类型和常用监测技术 | 第13-14页 |
| §2-5 异步电机故障起因与征兆 | 第14-17页 |
| §2-6 电机故障诊断的主要内容 | 第17-20页 |
| §2-7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 OLAM 相关概念及架构研究 | 第21-31页 |
| §3-1 数据仓库 | 第21-24页 |
| 3-1-1 数据仓库的产生 | 第21-22页 |
| 3-1-2 数据仓库的定义和特点 | 第22页 |
| 3-1-3 数据仓库的系统结构 | 第22-23页 |
| 3-1-4 数据仓库的基本数据模式 | 第23-24页 |
| §3-2 联机分析处理技术 | 第24-25页 |
| 3-2-1 OLAP 的概念及特征 | 第24页 |
| 3-2-2 OLAP 和OLTP 的比较 | 第24页 |
| 3-2-3 OLAP 基本术语 | 第24-25页 |
| 3-2-4 OLAP 的基本操作 | 第25页 |
| §3-3 数据挖掘技术 | 第25-28页 |
| 3-3-1 数据挖掘技术的产生 | 第25页 |
| 3-3-2 数据挖掘的定义 | 第25-26页 |
| 3-3-3 数据挖掘的功能 | 第26页 |
| 3-3-4 数据挖掘的处理过程 | 第26-28页 |
| §3-4 联机分析挖掘技术 | 第28-29页 |
| 3-4-1 数据挖掘与OLAP 的区别 | 第28页 |
| 3-4-2 实施OLAM 的必要性 | 第28-29页 |
| 3-4-3 OLAM 的架构 | 第29页 |
| §3-5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 关联规则挖掘理论 | 第31-41页 |
| §4-1 简述 | 第31页 |
| §4-2 基本概念 | 第31-33页 |
| §4-3 关联规则算法 | 第33-39页 |
| 4-3-1 经典Apriori 算法 | 第33-35页 |
| 4-3-2 Apriori 算法的改进算法 | 第35页 |
| 4-3-3 多层关联规则 | 第35-36页 |
| 4-3-4 多维关联规则 | 第36-39页 |
| §4-4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 OLAM 在轧机电气设备故障诊断中的研究 | 第41-46页 |
| §5-1 基于数据挖掘的故障诊断思想 | 第41页 |
| §5-2 基于数据挖掘的电机故障诊断 | 第41页 |
| §5-3 基于关联规则的OLAM 模型 | 第41-45页 |
| 5-3-1 模型的建立 | 第42-43页 |
| 5-3-2 关联规则挖掘步骤介绍 | 第43页 |
| 5-3-3 挖掘模型组成部分介绍 | 第43-45页 |
| §5-4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 OLAM 在轧机电气设备故障诊断中的应用 | 第46-53页 |
| §6-1 轧机电气设备故障诊断的需求和目标 | 第46页 |
| §6-2 应用流程 | 第46页 |
| §6-3 数据的选取 | 第46-48页 |
| §6-4 基于关联规则的OLAM 模型 | 第48-52页 |
| 6-４-1 模型内容 | 第48页 |
| 6-４-2 具体步骤 | 第48-52页 |
| §6-5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第七章 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第57页 |