| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题来源与研究意义 | 第12-14页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·混凝土泵车的发展概况 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘技术的研究现状 | 第15-17页 |
| ·健康状态评估研究现状 | 第17-18页 |
| ·论文主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 泵车 ECC 系统中的数据挖掘 | 第20-28页 |
| ·泵车 ECC 系统介绍 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘概述 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第22页 |
| ·统计分析与数据挖掘的关系 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘技术 | 第24-25页 |
| ·统计分析法 | 第24页 |
| ·数据分类 | 第24-25页 |
| ·聚类分析 | 第25页 |
| ·模糊综合评判方法 | 第25页 |
| ·泵车 ECC 系统中数据挖掘过程 | 第25-27页 |
| ·数据准备 | 第25-26页 |
| ·数据选择 | 第26页 |
| ·数据预处理 | 第26页 |
| ·数据挖掘及模式评价 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于概念层次对泵车 ECC 系统中数据分类研究与实现 | 第28-42页 |
| ·混凝土泵车 ECC系统中数据分类需求分析 | 第28-29页 |
| ·数据分类技术 | 第29-30页 |
| ·数据分类概述 | 第29页 |
| ·概念层次技术 | 第29-30页 |
| ·泵车 ECC系统中数据的概念层次 | 第30-37页 |
| ·混凝土泵车介绍 | 第30-35页 |
| ·泵车 ECC系统中数据分类的概念层次树 | 第35-37页 |
| ·泵车 ECC系统中数据分类实现 | 第37-41页 |
| ·数据准备 | 第37页 |
| ·数据输入 | 第37-38页 |
| ·数据分类实现 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于 K-Means 聚类分析对泵车臂架历史常用工况的确定 | 第42-62页 |
| ·ECC系统中数据预处理 | 第42-47页 |
| ·数据准备 | 第44页 |
| ·数据质量审核 | 第44-45页 |
| ·缺失值填充 | 第45-46页 |
| ·离群点和极端值的修正 | 第46-47页 |
| ·K-Means 聚类分析 | 第47-53页 |
| ·聚类分析的基本方法 | 第48-49页 |
| ·相似性度量 | 第49-50页 |
| ·K-Means算法 | 第50-53页 |
| ·基于K-Means算法对泵车臂架历史常用工况确定 | 第53-60页 |
| ·泵车臂架历史工况数据质量审核 | 第53-54页 |
| ·泵车臂架历史工况数据预处理 | 第54-56页 |
| ·基于K-Means算法分析 | 第56-59页 |
| ·模型评价及应用 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于模糊综合评判技术对泵送液压系统健康状态的评估 | 第62-92页 |
| ·混凝土泵车泵送液压系统工作原理 | 第62-64页 |
| ·泵送液压系统故障机理分析 | 第64-68页 |
| ·主油缸的故障机理分析 | 第66页 |
| ·主油泵故障机理分析 | 第66页 |
| ·泵车液压系统故障层次模型 | 第66-68页 |
| ·各因素权值的计算 | 第68-76页 |
| ·判断矩阵的构造 | 第68-72页 |
| ·一致性检验 | 第72-73页 |
| ·权值的计算 | 第73-76页 |
| ·评估指标标准化 | 第76-78页 |
| ·模糊综合运算 | 第78-91页 |
| ·三级指标的模糊综合评估 | 第79-87页 |
| ·二级指标的模糊综合评估 | 第87-88页 |
| ·泵车液压系统健康状态模糊综合评估 | 第88-90页 |
| ·模型评价及应用 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 结论与展望 | 第92-94页 |
| ·结论 | 第92-93页 |
| ·下一步研究工作展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 附录A：攻读硕士学位期间的科研工作 | 第100页 |
