【摘 要】
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设备故障预测对于保证设备安全运行、提高设备管理效率具有重要的现实意义。考虑设备故障数据的特点,利用Apriori传统关联规则算法的思想,建立了时序故障数据模型。将故障数
【机 构】
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南昌大学机电工程学院,中国北方车辆研究所车辆传动重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（50905083）
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设备故障预测对于保证设备安全运行、提高设备管理效率具有重要的现实意义。考虑设备故障数据的特点,利用Apriori传统关联规则算法的思想,建立了时序故障数据模型。将故障数据转换为时序项集矩阵,针对该矩阵,提出了Apriori改进算法和频繁时序关联规则查找算法。利用这两个算法对设备故障数据进行频繁时序关联规则挖掘,预测设备故障趋势,为设备管理提供有力支持。并通过实例验证该方法的可行性。
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