工業(yè)智能監(jiān)測與管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用與研究.pdf

1、在現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)中，生產(chǎn)呈現(xiàn)出集中大規(guī)模形式。這與科技成果被迅速地應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中是密不可分的，計算機技術(shù)被引入到工業(yè)生產(chǎn)就是一個最好的見證。隨著工業(yè)控制與數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)的成熟，生產(chǎn)的效率和產(chǎn)品的質(zhì)量不斷提高，工人的勞動強度也得到了一定程度的緩解。與此同時，對生產(chǎn)的安全性提出了更高地要求。 工業(yè)智能監(jiān)測與管理系統(tǒng)就是解決這一問題的有效方案。該系統(tǒng)可以在生產(chǎn)線出現(xiàn)異常情況時，對總體進行評估，并向工人提供有效的調(diào)整建議。構(gòu)建整個系統(tǒng)

2、的關(guān)鍵就在于搜集有效的控制措施。為了實現(xiàn)這一步，可以對現(xiàn)有控制系統(tǒng)中采集的大量數(shù)據(jù)進行分析。本文正是在分析了活性石灰回轉(zhuǎn)窯的特點的基礎(chǔ)上，合理運用各種數(shù)據(jù)挖掘算法與工具，從歷史信息中有效地提取大量的控制信息，并綜合各種工具提出了一個數(shù)據(jù)挖掘引擎的模型。 本文首先對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了研究，介紹了挖掘任務(wù)的分類，過程與步驟，并詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘算法的組成，以及常用的統(tǒng)計分析法、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法。然后提出了工業(yè)智能監(jiān)測與管理系

3、統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計，分析了數(shù)據(jù)挖掘在系統(tǒng)中的位置和不同階段的各種作用。在以上數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上，開始對歷史數(shù)據(jù)進行挖掘。在挖掘過程中詳細地描述了各個階段的研究步驟。首先是數(shù)據(jù)挖掘的準備階段，該階段中對原系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源、生產(chǎn)線的工作原理進行了分析，并采用了面向?qū)＜业姆椒ㄟM行了知識獲取。隨后基于數(shù)學方法對數(shù)據(jù)進行建模，它能夠很好的對單因素的關(guān)系進行很好的建模與分析，但是由于生產(chǎn)線固有的特點，數(shù)學建模的方法也存在局限性。因此最后采

4、用了基于模式發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法。這也是整篇文章的核心內(nèi)容。在模式發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘過程，采用了有效的信息提取的策略，使用聚類分析法將不同產(chǎn)量下的各監(jiān)測點的安全范圍作出了界定；并在對安全生產(chǎn)規(guī)則挖掘的過程中，分析了現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的缺陷，并提出了一種效率更高的數(shù)據(jù)挖掘算法，并利用該算法對生產(chǎn)線安全規(guī)則進行識別，對控制模型進行了完善。最后介紹了作者在研究和使用了各種數(shù)據(jù)挖掘方法與工具后，針對數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的特點所提出的一個數(shù)據(jù)挖掘引擎模型。該模