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基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报
引用本文:苏圣超,张正道,朱大奇.基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报[J].南京航空航天大学学报,2006,38(Z1):120-123.
作者姓名:苏圣超  张正道  朱大奇
作者单位:江南大学控制科学与工程研究中心,无锡,214122
基金项目:江苏省自然科学基金;教育部科学技术研究重点项目
摘    要:提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列.利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束.组成暂态集。用暂态集对旋转机械轴承振动的测试数据进行分析.判断是否为故障前兆因子.从而实现故障预报。

关 键 词:时间序列  数据挖掘  旋转机械  故障预报
修稿时间:2006年3月1日

Fault Prediction for Rotating Machinery Based on Time Series Data Mining
Su Shengchao,Zhang Zhengdao,Zhu Daqi.Fault Prediction for Rotating Machinery Based on Time Series Data Mining[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2006,38(Z1):120-123.
Authors:Su Shengchao  Zhang Zhengdao  Zhu Daqi
Abstract:A new fault prediction method based on time series data mining is proposed.Fault symptoms are regarded as a sort of temporal patterns hidden in the time series formed by rotating machinery bear- ing vibration data.The time series is embedded into a reconstructed phase space with time-delay.In this phase space,genetic algorithms are used to search optimal temporal pattern clusters.The optimal col- lection is comprised of temporal pattern clusters and then is used to test the other bearing vibration data of the rotating machinery.Once the symptom is detected,the fault is forecasted.
Keywords:time series  data mining  rotating machinery  fault prediction
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