一种基于数据挖掘的故障诊断装置制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断领域，具体涉及一种基于数据挖掘的故障诊断装置。
技术介绍
数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。数据作为信息的载体，当然要分析数据中包含的主要信息，及分析数据的主要特征。数据是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。在现在使用的数据信息中，有很大一部分的数据是由管理者来进行发布，并且根据用户的建议或者管理者自身的需求由管理者来进行修改的，对于这部分的海量信息，如何能够更好地进行质量管理和挖掘，快速有效地从中找到有用的信息，是一个亟需解决的问题。利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种基于数据挖掘的故障诊断装置。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种基于数据挖掘的故障诊断装置，其特征是，包括数据质量管理模块和有用数据挖掘模块，其中质量管理模块包括初步处理子模块、数据描述子模块、数据质量评价子模块和数据质量分级管理子模块，有用数据挖掘模块包括数据预处理子模块、有用数据构建子模块、有用数据修正子模块和有用数据...
【技术保护点】
一种基于数据挖掘的故障诊断装置，其特征是，包括数据质量管理模块和有用数据挖掘模块，其中质量管理模块包括初步处理子模块、数据描述子模块、数据质量评价子模块和数据质量分级管理子模块，有用数据挖掘模块包括数据预处理子模块、有用数据构建子模块、有用数据修正子模块和有用数据分层挖掘子模块；初步处理子模块，其特征是，包括：故障诊断发起单元：用于发送诊断请求，和将查询结果展示给用户，所述故障诊断发起模块内安装有客户端状态查询包，所述故障诊断发起模块通过该客户端状态查询包发送诊断请求；故障诊断服务端：包括顶级监控系统故障诊断服务端和其余监控系统的故障诊断服务端，其中顶级监控系统故障诊断服务端与故障诊断发起模块、顶级监控系统以及下一级的监控系统的故障诊断服务端分别连接，其余监控系统的故障诊断服务端与其对应的监控系统连接，且各个监控系统的故障诊断服务端顺次级联，负责故障诊断系统的级联组网；当所述故障诊断服务端收到诊断请求后，对其连接的监控系统进行状态查询，且当监控系统有多个下级监控系统时，决定把诊断请求发送给哪一个下级监控系统的故障诊断服务端。
【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的故障诊断装置，其特征是，包括数据质量管理模块和有用数据挖掘模块，其中质量管理模块包括初步处理子模块、数据描述子模块、数据质量评价子模块和数据质量分级管理子模块，有用数据挖掘模块包括数据预处理子模块、有用数据构建子模块、有用数据修正子模块和有用数据分层挖掘子模块；初步处理子模块，其特征是，包括：故障诊断发起单元：用于发送诊断请求，和将查询结果展示给用户，所述故障诊断发起模块内安装有客户端状态查询包，所述故障诊断发起模块通过该客户端状态查询包发送诊断请求；故障诊断服务端：包括顶级监控系统故障诊断服务端和其余监控系统的故障诊断服务端，其中顶级监控系统故障诊断服务端与故障诊断发起模块、顶级监控系统以及下一级的监控系统的故障诊断服务端分别连接，其余监控系统的故障诊断服务端与其对应的监控系统连接，且各个监控系统的故障诊断服务端顺次级联，负责故障诊断系统的级联组网；当所述故障诊断服务端收到诊断请求后，对其连接的监控系统进行状态查询，且当监控系统有多个下级监控系统时，决定把诊断请求发送给哪一个下级监控系统的故障诊断服务端。2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的故障诊断装置，其特征是，初步处理子模块还包括服务端状态查询包：安装于监控系统内，与所述故障诊断服务端连接，所述故障诊断服务端通过该服务端状态查询包向监控系统查询状态。3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的故障诊断装置，其特征在于，初步处理子模块还包括状态存储数据库：与故障诊断发起模块连接，存储状态查询结果。4.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的故障诊断装置，其特征是，(1)数据描述子模块通过引入数据本身的属性和数据影响者的属性来描述数据，数据本身的属性用数据大小、创建日期、包含图片数、相关数据量表示，其中，相关数据量为当前数据指向的其它数据和指向当前数据的其它数据的总和；数据影响者的属性用影响者网络聚类系数来表示，由以下方法得到：构建数据影响者描述网络，对于每一个数据而言，影响者包括多个用户和一个管理者，其每个影响者都代表一个节点，用户可以浏览数据，也可以对数据提出修改的建议，而管理者既可以自行对数据进行修改，也可以根据用户建议进行修改，则影响者网络聚类系数定义为： K ‾ = mσ 1 + lσ 2 + n ( δ 1 × σ 3 + δ 2 × σ 4 ) m + l + n × 1 - ( m - l m ) 3 ]]>式中，σ1表示用户每浏览一次数据施加的影响因子，m表示用户浏览总次数；σ2表示用户每提出一次修改意见施加的影响因子，l表示用户提出建议总次数；σ3表示管理者每自行修改一次数据施加的影响因子，σ4表示管理者每根据用户建议修改一次数据施加的影响因子，δ1和δ2分别为σ3和σ4权值，n表示管理者修改总次数；为用户修改频率系数，用于表示用户对数据的满意程度，该系数越大表明用户对数据的修改越频繁；(2)数据质量评价子模块采用“三级评价模型”对数据质量进行评价，首先根据数据大小将数据分为三类，然后综合数据的除数据大小外的其它全部属性对其数据质量进行评价，具体方法如下：将样本数据划分为高质量数据、中质量数据和低质量数据，若数据大小大于阈值T1，则该数据属于高质量数据，若数据大小大于阀值T2但是小于阀值T1，则该数据属于中质量数据，若数据大小小于...
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