鋼繩芯輸送帶是一種用于電力，煤炭行業，運輸礦石的融機、電、液、傳感、信息技術于一體的專用工程機械。隨著現代社會對能源需求量的逐漸加大，往往需要工廠內的鋼繩芯輸送機能夠晝夜不停的運行，這就對輸送帶運輸的運行可靠性提出了很高的要求。鋼繩芯輸送機的知識自動獲取，進行實時故障診斷，是防止輸送帶故障，保證運行安全，提高挖掘效率的一個重要技術手段。

在現場輸送帶的數據采集系統，由幾十個傳感器構成的，存儲了海量的數據，這些數據背后隱藏了大量的知識，但是沒有被深刻理解。數據挖掘可以從大量的數據中智能的，自動的提取有價值的知識和信息，是相當活躍的研究領域。本文將數據挖掘技術引入到輸送帶機故障診斷中，以解決輸送帶機故障的模式識別問題。

針對鋼繩芯輸送帶故障診斷技術是利用輸送帶的狀態信息和歷史狀況通過分析和處理來定量識別其實時狀態，并預測異常故障的一門建立在多學科基礎上的綜合技術。本文以鋼芯橫輸送帶作為研究對象，在系統的歸納總結了現有的數據挖掘技術及分析了輸送帶機的工作原理、基本結構及檢測數據項目的特征的基礎上，由于鋼繩芯輸送機的數據字段屬性之間存在著內在的聯系，所以決定采用決策樹去挖掘其中的關系，同時，又由于需要從整體上對這些海量數據從不同角度進行一個統計，所以采用貝葉斯對其進行統計分析。另外，考慮到輸送帶狀態監測系統所采集的信息是以時間序列數據的形式記錄在數據庫中，因此本文引用了時間序列相似性進行特征模式建模，依此實現故障診斷中的預測問題，并使其具有一定的學習能力。

數據挖掘本身正處在發展階段，數據挖掘本身以及其在故障預測的應用中還有許多問題值得探討。本文的研究工作是一個嘗試，相關工作還有待進一步深入。

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