數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷中的應(yīng)用效果研究

摘 要 隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在對(duì)各個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，它是一種結(jié)合了人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及模式辨別等高端技術(shù)為一身的新興技術(shù)，具體作用是在大量的數(shù)據(jù)和信息中發(fā)掘價(jià)值高的知識(shí)和內(nèi)容。尤其在挖掘機(jī)的故障診斷中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用得到了高度的重視，本文簡(jiǎn)單介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念，并詳細(xì)研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷中的應(yīng)用建模及效果，可為相關(guān)部門提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘；挖掘機(jī)故障診斷；應(yīng)用效果；研究

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2014）23-0034-02

目前，大多數(shù)企業(yè)的自動(dòng)化程度得到了顯著的提高，而且數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用也達(dá)到了爐火純青的地步，企業(yè)對(duì)內(nèi)部重要的設(shè)備制定了完善的監(jiān)控系統(tǒng)，通過設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)下的運(yùn)行參數(shù)確定設(shè)備的情況，并將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存起來形成規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)庫。雖然這些數(shù)據(jù)中包含了該設(shè)備在運(yùn)行下的各項(xiàng)指標(biāo)，但在變現(xiàn)形式上并不直觀和明確。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目的是在大量不完整、模糊且隨機(jī)性較高的數(shù)據(jù)中提取和挖掘人們并不知曉的信息。挖掘機(jī)故障診斷工作的實(shí)質(zhì)就是模式的識(shí)別，而相應(yīng)的診斷過程就是模式的匹配及確定的過程。在挖掘機(jī)故障診斷的過程中，最為困難的環(huán)節(jié)是知識(shí)獲取，因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)憑借它在獲取知識(shí)環(huán)節(jié)的顯著優(yōu)勢(shì)，在挖掘機(jī)故障診斷中的應(yīng)用取得了令人滿意的效果。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念

數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)作為從數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘知識(shí)的重要技術(shù)，它對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量幾乎沒有任何要求，而且獲取的知識(shí)往往是人們無法預(yù)知的又非常有實(shí)用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念主要包括以下幾個(gè)方面。

1）定義。數(shù)據(jù)的種類千差萬別，但對(duì)正處在微弱變化的數(shù)據(jù)而言，它的變化是人們以及專家察覺不到的，因此這類數(shù)據(jù)更適合使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。例如在對(duì)設(shè)備機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)管和故障分析時(shí)，工作人員往往可以很好的了解設(shè)備的總體水平，但不容易察覺由于設(shè)備零件需要更新和處理而引起的微量變化，從而為設(shè)備的監(jiān)管工作帶來了一定的麻煩。

2）數(shù)據(jù)的收集以及預(yù)處理。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟在一定程度上可分為三部分，分別是數(shù)據(jù)的選取過程（Data Selection process）、數(shù)據(jù)的變換過程（Data Transformation process）和數(shù)據(jù)的預(yù)處理（Data Preprocessing process）。因?yàn)樵谠O(shè)備的檢測(cè)環(huán)節(jié)中獲取的數(shù)據(jù)具有多樣、復(fù)雜以及大量等特點(diǎn)，所以需要結(jié)合挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)，在總數(shù)據(jù)庫和此檢測(cè)環(huán)節(jié)形成的數(shù)據(jù)庫中確定對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集。進(jìn)一步對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理的過程較為復(fù)雜，大致包括清理、變換以及歸納。該環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心，因此為了保證挖掘的質(zhì)量，需要在該環(huán)節(jié)中花費(fèi)不低于整體挖掘項(xiàng)目80%的精力和時(shí)間。

3）挖掘的結(jié)果解釋與評(píng)估。隨著現(xiàn)實(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)的不斷變化，并在大量數(shù)據(jù)的影響下，模型也會(huì)進(jìn)行不斷的更新，以此發(fā)掘設(shè)備的新型行為和故障的類型，進(jìn)而保證設(shè)備診斷的正確率。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷中的應(yīng)用建模及效果

在挖掘機(jī)故障診斷技術(shù)中，建模的過程是決定診斷方向的關(guān)鍵因素之一。其中主要包括自學(xué)習(xí)建模、粗集挖掘診斷規(guī)則、人工神經(jīng)的診斷建模、混合知識(shí)模型以及基本原理等五種方式。它們可以根據(jù)知識(shí)的特殊性簡(jiǎn)單分為三個(gè)層次。第一層次的知識(shí)特殊性表示通常情況下的診斷知識(shí)，此模型描述了挖掘機(jī)在正常運(yùn)行是的具體形態(tài)，可用于正常的輸出值，從而確定出現(xiàn)故障的特征，以此為診斷提供便利。第二層次的知識(shí)特殊性表示一般情況下的診斷知識(shí)，常用于針對(duì)于規(guī)則的診斷，診斷規(guī)則的表現(xiàn)形式主要IF和THEN，并且通常將挖掘機(jī)故障的癥狀成為前件，而將診斷的結(jié)果成為后件。第三層次的知識(shí)特殊性表示與這些診斷情況相似的一般診斷知識(shí)，它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的重要組成部分。

1）基本原理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷中的應(yīng)用，實(shí)際上就是結(jié)合挖掘機(jī)運(yùn)行的歷史記錄，對(duì)其可能發(fā)生的故障及狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)籌親預(yù)估其運(yùn)行趨勢(shì)。挖掘機(jī)故障的實(shí)質(zhì)就是模式的識(shí)別環(huán)節(jié)，對(duì)故障進(jìn)行診斷的環(huán)節(jié)實(shí)際上就是模式的獲取和匹配的過程。

2）自學(xué)習(xí)建模。首先，故障診斷數(shù)據(jù)庫需要按照診斷的具體對(duì)象以及相關(guān)的故障診斷結(jié)果合理的進(jìn)行排序。然后對(duì)不同診斷對(duì)象的不同故障診斷結(jié)果進(jìn)行自學(xué)習(xí)形式的建模。該過程依據(jù)的具體原則為，首先要學(xué)習(xí)挖掘機(jī)的癥狀與診斷結(jié)果當(dāng)中存在的規(guī)則，數(shù)據(jù)集可以運(yùn)用粗集的方法進(jìn)行確定，然后還需要對(duì)確定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果，徹底刪除可以被診斷規(guī)則解釋的數(shù)據(jù)，這意味著此類數(shù)據(jù)所含有的故障診斷知識(shí)可通過已經(jīng)確定的診斷規(guī)則表達(dá)。進(jìn)一步得到的數(shù)據(jù)集可以成為訓(xùn)練樣本集，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造環(huán)節(jié)中起到關(guān)鍵作用，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造完成以后，還需要對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果，徹底刪除診斷結(jié)果誤差小于某特定值的數(shù)據(jù)，這意味著此類數(shù)據(jù)所含有的故障診斷知識(shí)可通過已確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)。最后，還要對(duì)剩余的數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲測(cè)試，除去數(shù)據(jù)噪聲以后，將其儲(chǔ)存至案例庫當(dāng)中。這些案例具有一定的特殊性，與一般的診斷知識(shí)模型存在很大程度的不同，適用于挖掘機(jī)特殊故障的診斷知識(shí)，而且此類案例能夠根據(jù)挖掘機(jī)的具體特征進(jìn)行二叉樹組織，以此滿足以案例為基礎(chǔ)的故障診斷。

3）根據(jù)粗集挖掘診斷規(guī)則。根據(jù)粗集挖掘診斷規(guī)則的基本內(nèi)容是指，首先需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行約減，約減過程的目的在于數(shù)據(jù)中核心部分中的必要計(jì)算，然后結(jié)合具體的計(jì)算結(jié)果挖掘故障診斷的規(guī)則。其中約減過程所依據(jù)的啟發(fā)式搜索原則為，首先要對(duì)判別集合進(jìn)行計(jì)算，然后將屬性與權(quán)重的相乘結(jié)果與屬性在集合中出現(xiàn)的次數(shù)作為變量形成啟發(fā)函數(shù)。在做必要的刪減時(shí)，要將啟發(fā)函數(shù)值較小的屬性作為優(yōu)先刪除對(duì)象，以此滿足權(quán)重需求大、屬性個(gè)數(shù)需求少的要求。

4）根據(jù)人工神經(jīng)的診斷建模。根據(jù)挖掘機(jī)的故障診斷案例的數(shù)據(jù)集建成挖掘機(jī)故障的診斷模型，該模型的具體表達(dá)方式由結(jié)構(gòu)和規(guī)則決定，而且它們也需要集合挖掘機(jī)的實(shí)際情況來選擇。應(yīng)用較為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有三層前饋和BP學(xué)習(xí)算法兩種，根據(jù)對(duì)這兩種網(wǎng)絡(luò)的研究得知，它們內(nèi)部設(shè)有輸出層、輸入層和隱含層。輸入層的主要作用是描述挖掘機(jī)的具體癥狀，且輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)量的確定需要結(jié)合癥狀的數(shù)量。在隱含層中，學(xué)習(xí)算法是確定去節(jié)點(diǎn)數(shù)的根據(jù)。輸出層的主要作用是描述故障的診斷結(jié)果，且輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)量的確定需要結(jié)合診斷結(jié)果的元素?cái)?shù)量。在訓(xùn)練學(xué)習(xí)的環(huán)節(jié)中，可以通過運(yùn)用誤差反向傳播的算法和計(jì)算輸出的期望值與實(shí)際節(jié)點(diǎn)數(shù)量的差值，以此調(diào)整輸出層的權(quán)值，調(diào)整持續(xù)到將誤差縮減到設(shè)定值以內(nèi)。endprint

5）根據(jù)混合知識(shí)模型的故障診斷。如果挖掘機(jī)故障診斷的知識(shí)模型的結(jié)構(gòu)是依靠于自學(xué)習(xí)模型完成的，則可以運(yùn)用挖掘機(jī)的混合知識(shí)模型對(duì)故障進(jìn)行進(jìn)一步的推理?；镜牟襟E為，首先要充分使用故障診斷范圍較大的知識(shí)模型，以此確定和推理出挖掘機(jī)粗故障的范圍，然后再充分使用故障診斷范圍較小的知識(shí)模型，以此確定和推理出挖掘機(jī)細(xì)故障的范圍。根據(jù)故障診斷相關(guān)的知識(shí)模型通過一般到特殊的具體次序?qū)ν诰驒C(jī)的故障進(jìn)行合理的診斷推理。首先應(yīng)根據(jù)挖掘機(jī)的運(yùn)行情況確定其癥狀，以此選擇對(duì)應(yīng)的故障診斷規(guī)則，以便進(jìn)行故障的推理。如果沒有對(duì)應(yīng)的診斷規(guī)則，可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行診斷和推理。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仍然無法達(dá)到設(shè)定值的要求，可以根據(jù)挖掘機(jī)的癥狀提取案例庫中的診斷結(jié)果作為故障的診斷參考。

3 總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷工作中的應(yīng)用，不僅可以解決知識(shí)獲取方面的問題，還可以將其應(yīng)用到挖掘機(jī)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，根據(jù)挖掘出的挖掘機(jī)信息達(dá)到故障預(yù)警的效果，發(fā)掘工作人員和專家發(fā)現(xiàn)不到的問題，將故障遏制在萌發(fā)階段，以此提高挖掘機(jī)的使用壽命，保證工程的質(zhì)量?？偠灾?，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)集合了多種學(xué)科的先進(jìn)技術(shù)，而且適用范圍較廣，在不同領(lǐng)域都有著不錯(cuò)的應(yīng)用前景，相信通過不斷的完善，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷領(lǐng)域會(huì)得到更高層次的發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介

韓懷陽（1980-），男，山東壽光人，現(xiàn)就職于廣西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，講師職稱，畢業(yè)于廣西大學(xué)，碩士研究生學(xué)歷，研究方向：車輛工程、工程機(jī)械等。endprint