数据挖掘技术在风电机组故障诊断中的应用

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摘要：针对传统的故障诊断方式已经不能满足风电故障系统实时性、准确性的要求,提出了基于Hadoop框架,并结合粗糙集属性约简以及Apriori算法共同处理分析风电机组监测数据,进而实现快速、准确地诊断风机故障的方法：首先利用属性约简减小数据规模,剔除冗余属性项;之后通过MapReduce框架改进Apriori算法,提高数据挖掘效率,降低时间和空间复杂度.实验表明：该算法在保证诊断准确率的前提下,具有良好的性能,也证明了该算法的有效性和可行性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/98593A/201604/670932824.html

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关键词：数据挖掘技术 故障诊断 数据挖掘 电机组 Apriori算法 故障诊断 Hadoop框架 属性约简 Apriori算法