课题内容：

对历史运行数据进行归类、清洗，然后采用基于数据驱动的方式对历史数据进行数据挖掘。在工业大数据的大环境下进行整合处理，利用处理后的历史数据信息，建立一个针对所研究的对象的故障模型，并且提供人机交互界面。一旦出现故障，根据当前采集的设备参数，按照事先定义好的算法在故障模型中进行搜索，从而得到故障发生类型并显示。同时比对不同数据挖掘算法的性能，比较其优劣与适用场景。

课题任务要求：

1. 英文翻译

2. 收集生产设备故障数据，查阅相关文献，整理出设备故障信息；

3. 学习数据挖掘算法，能基于数据驱动的方式建立设备故障模型；

4. 设计人机交互界面，提供显示、检索等功能；

5. 对比不同的数据挖掘算法，比较它们的性能差异。

主要参考文献（由指导教师选定）

[1] 盛博, 邓超, 熊尧等. 基于图论的数控机床故障诊断方法[J]. 计算机集成制造系统, 2015, 06: 1559-1570.

[2] 李晗, 萧德云. 基于数据驱动的故障诊断方法综述[J]. 控制与决策, 2011, 26(1): 1-9+16.

[3] 刘强, 柴天佑, 秦泗钊. 基于数据和知识的工业过程监视及故障诊断综述[J]. 控制与决策, 2010, 25(6): 801-807+813.

同组设计者