声明
摘要
第一章 绪论
1.1 课题来源与研究意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 混凝土泵车的发展概况
1.2.2 数据挖掘技术的研究现状
1.2.3 健康状态评估研究现状
1.3 论文主要研究内容
1.4 本章小结
第二章 泵车ECC系统中的数据挖掘
2.1 泵车ECC系统介绍
2.2 数据挖掘概述
2.2.1 数据挖掘的定义
2.2.2 统计分析与数据挖掘的关系
2.2.3 数据挖掘的分类
2.3 数据挖掘技术
2.3.1 统计分析法
2.3.2 数据分类
2.3.3 聚类分析
2.3.4 模糊综合评判方法
2.4 泵车ECC系统中数据挖掘过程
2.4.1 数据准备
2.4.2 数据选择
2.4.3 数据预处理
2.4.4 数据挖掘及模式评价
2.5 本章小结
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
3.1 混凝土泵车ECC系统中数据分类需求分析
3.2 数据分类技术
3.2.1 数据分类概述
3.2.2 概念层次技术
3.3 泵车ECC系统中数据的概念层次
3.3.1 混凝土泵车介绍
3.3.2 泵车ECC系统中数据分类的概念层次树
3.4 泵车ECC系统中数据分类实现
3.4.1 数据准备
3.4.2 数据输入
3.4.3 数据分类实现
3.5 本章小结
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
4.1 ECC系统中数据预处理
4.1.1 数据准备
4.1.2 数据质量审核
4.1.3 缺失值填充
4.1.4 离群点和极端值的修正
4.2 K-Means聚类分析
4.2.1 聚类分析的基本方法
4.2.2 相似性度量
4.2.3 K-Means算法
4.3 基于K-means算法对泵车臂架历史常用工况确定
4.3.1 泵车臂架历史工况数据质量审核
4.3.2 泵车臂架历史工况数据预处理
4.3.3 基于K-Means算法分析
4.3.4 模型评价及应用
4.4 本章小结
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
5.1 混凝土泵车泵送液压系统工作原理
5.2 泵送液压系统故障机理分析
5.2.1 主油缸的故障机理分析
5.2.2 主油泵故障机理分析
5.2.3 泵车液压系统故障层次模型
5.3 各因素权值的计算
5.3.1 判断矩阵的构造
5.3.2 一致性检验
5.3.3 权值的计算
5.4 评估指标标准化
5.5 模糊综合运算
5.5.1 三级指标的模糊综合评估
5.5.2 二级指标的模糊综合评估
5.5.3 泵车液压系统健康状态模糊综合评估
5.5.4 模型评价及应用
5.6 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 下一步研究工作展望
参考文献
致谢
附录A:攻读硕士学位期间的科研工作
湖南科技大学;