1. 研究目的与意义（文献综述）
目前我国经济快速增长,各项建设取得了巨大成就，船舶使用量日渐上升。随着航运业的不断发展，人们在感受船舶带来便利的同时，也对船舶的安全性日趋关心。由于船舶动力系统结构复杂，工作环境恶劣，故障诊断也变得越来越困难。无法及时发现并解决设备故障而造成的停机，会造成巨大的经济损失和维修难度。因此有必要开发一套可以实现自动识别设备故障类型的系统。
本项目以故障诊断与辅助决策为目标，基于决策树开发的数据挖掘系统，实现对柴油发电机的故障类型自动诊断。首先，系统能从以前的实时数据库中采集工况数据，进行离线的诊断分析，获得故障诊断规则；其次，融入设备监测系统，通过前面得到的数据，判断当前运行状况是否良好，如果发生细微的变化征兆，及时报警，并告知工作人员故障类型、发生的位置及解决方案。通过对设备的监测，可以发现柴油发电机工作中的异常现象，形成一种模型，为有关人员对设备管理和维修整改提供了决策依据，这对于柴油发电机安全，稳定运行具有重大意义。
目前，国外主要国家正投入大量的人力物力进行该项技术的工业化研究以及相关基础性应用技术研究。美国自20世纪70年代开始进行以可靠性为中心的状态检修技术研究，应用于军用飞机、船舶和车辆上，在80年代，民用工业如能源、电力、机器制造和电子工业等也开始采用，并取得了显著成绩；欧洲国家的监测诊断技术发展得也比较迅速，并且在某些方面独具特色和优势，如瑞典的轴承诊断技术，挪威的船舶诊断技术，丹麦的振动和噪声监测诊断技术等，从1996年5月起，欧洲共同体的英国、法国、芬兰和希腊等国家为了提高状态监测和诊断系统的功能与精度，还开始实施了利用人工智能和仿真技术的“visio”大型联合项目的研究；日本密切关注世界先进国家的动向，积极引进和消化吸收最新技术，努力发展自己的诊断技术，目前在民用企业如钢铁、化工和铁路等部门具有较高水平。西方国家已经推出面向大型机械设备状态监测与故障诊断的商品化系统，如美国ge公司研制的用于内燃电力机车故障排除的专家系统delta；美国westinghouse公司开发汽轮机智能诊断系统turbinaid；美国bently公司的数据管理系统datananager2000。
2. 研究的基本内容与方案
本论文是基于决策树的数据挖掘,基本内容包括：
此次设计我将分5个部分来进行实现，在计算机上进行仿真来验证。即转子系统的故障机理，数据挖掘技术的论述及其应用，决策树的综述及其应用，kinme软件的综述、整合上述各个部分完成诊断系统。下面将对各个模块进行说明：
（1）转子系统的故障机理：转子是柴油发电机极其重要的部分，也是最易发生故障的部件。转子故障常见形式有转子不平衡、转子不对中、转子碰磨等。
3. 研究计划与安排
2016年2月22日——2016年3月10日：根据论文方向，写出开题报告。
2016年3月11日——2016年3月20日：搜集相关资料。
2016年3月21日——2016年4月30日：完成论文第一、二、三章。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]李菁菁，邵培基，黄亦潇等.数据挖掘在中国的现状和发展研究[j].管理工程学报，2004（03）：10～15.
[2]毛国君，等.数据挖掘原理与算法[m].北京:清华大学出版社,2005.
[3]pang-ning-tan，michael steinbach，vipin kum.数据挖掘导论[m].北京：人民邮电出版社,2010.12.10
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
