吳木強(qiáng)

（廈門(mén)金龍聯(lián)合汽車(chē)工業(yè)有限公司，福建 廈門(mén) 361021）

近年來(lái)，我國(guó)在高新技術(shù)領(lǐng)域的不斷投入，在數(shù)據(jù)挖掘方面經(jīng)過(guò)學(xué)者的不懈努力相繼取得了一系列較大的成就。隨著機(jī)械設(shè)備現(xiàn)代化進(jìn)程的不斷向前推進(jìn)，先進(jìn)的機(jī)械數(shù)據(jù)理念與傳統(tǒng)的應(yīng)用機(jī)械設(shè)備相結(jié)合，大大提高了在日常安全管理中能有效提高企業(yè)設(shè)備的管理水平。在機(jī)械工程行業(yè)中產(chǎn)生的較大安全事故均與設(shè)備相關(guān)，為減少因設(shè)備造成的安全事故問(wèn)題，需落實(shí)相關(guān)的設(shè)備安全管理工作，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理存在的安全隱患，為作業(yè)人員的生命安全與財(cái)產(chǎn)安全提供可靠的保障，并將企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益以及社會(huì)效益最大化。

數(shù)據(jù)挖掘則是對(duì)機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)掘的過(guò)程，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包含客觀數(shù)據(jù)、連續(xù)數(shù)據(jù)和完整數(shù)據(jù)，只要了解此類(lèi)數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)聯(lián)性和意義，則能清楚了解設(shè)備的狀態(tài)。

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中涉及的數(shù)據(jù)通常存在數(shù)量大、缺乏完整性、有噪音和較模糊等特性，數(shù)據(jù)挖掘則需在此類(lèi)數(shù)據(jù)中獲取未知而又具備潛在性的有用信息和知識(shí)。其作用主要是對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)、分析、回歸、時(shí)間排序分析和區(qū)分等。數(shù)據(jù)挖掘的開(kāi)展是基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建模型，來(lái)加強(qiáng)安全管理，提升機(jī)械行業(yè)的整體管理水平。

1 機(jī)械設(shè)備的安全管理

在人們生活水平日益提高的今天，安全作業(yè)與安全生產(chǎn)理念正日益扮演重要的角色。而在機(jī)械設(shè)備的安全管理中，為避免發(fā)生安全事故，通常會(huì)在設(shè)備存在安全隱患或發(fā)生故障時(shí)進(jìn)行及時(shí)的修理，確保機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行，避免機(jī)械設(shè)備故障程度加深，繼而引發(fā)嚴(yán)重后果的安全數(shù)據(jù)發(fā)生。由此可見(jiàn)日常的機(jī)械設(shè)備的保養(yǎng)至關(guān)重要。

針對(duì)機(jī)械設(shè)備的系統(tǒng)安全工程的分析方法普遍采用故障樹(shù)分析法（FTA），其設(shè)定的分析目標(biāo)為設(shè)備會(huì)發(fā)生的最?lèi)毫悠茐?，?duì)設(shè)備各部件之間造成影響的環(huán)境因素與人為因素進(jìn)行分析，探索相互之間的關(guān)聯(lián)性，并制定出相應(yīng)的道理樹(shù)狀邏輯因果關(guān)系圖。然而，故障樹(shù)分析法存在一定的缺陷，利用邏輯計(jì)算方式計(jì)算的故障樹(shù)，一旦分析人員沒(méi)有足夠了解情況，則極易忽略重要的系統(tǒng)影響因素。此外，由于分析人員的研究范圍存在一定的差異，其所獲取的結(jié)論也各不相同，對(duì)應(yīng)的可信度也高低不同。系統(tǒng)的錯(cuò)綜復(fù)雜，知識(shí)故障的產(chǎn)生通常存在多種因素，常規(guī)分類(lèi)的方式無(wú)法查找出正確的原因，而數(shù)據(jù)挖掘的利用，則能顯著解決這類(lèi)問(wèn)題。

旋轉(zhuǎn)機(jī)械在機(jī)械設(shè)備中的使用較為廣泛，轉(zhuǎn)子不平衡是該類(lèi)機(jī)械較易產(chǎn)生的故障問(wèn)題，通常是由于裝配的不到位或者機(jī)械磨損所造成的。此類(lèi)問(wèn)題通?？梢栽谌粘５臋z修中發(fā)現(xiàn)，如果沒(méi)有及時(shí)處理極有可能造成嚴(yán)重的后果。當(dāng)轉(zhuǎn)子的平衡缺失，正旋波的震動(dòng)時(shí)域波形，橢圓的轉(zhuǎn)子軸心軌跡時(shí)，振動(dòng)的強(qiáng)度受工作轉(zhuǎn)速的影響較大。同時(shí)，造成轉(zhuǎn)子失衡的原因還有油膜渦動(dòng)、油膜振蕩和轉(zhuǎn)子支承系統(tǒng)連接不到位以及轉(zhuǎn)子不對(duì)中等。通過(guò)總結(jié)歸納這類(lèi)問(wèn)題的誘因，構(gòu)建故障變量與故障類(lèi)型之間存在的多值關(guān)聯(lián)法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，繼而正確的做出故障診斷。故障識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)模式的構(gòu)建中包括故障特征變量、故障信號(hào)的頻率特性、振動(dòng)特性和敏感參數(shù)，形成故障識(shí)別參數(shù)集。然后，利用聚類(lèi)構(gòu)成特定的標(biāo)準(zhǔn)與診斷方式，利用故障特征獲取的待檢模式和數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有的故障案例進(jìn)行分析比較，從而判別現(xiàn)階段機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，為維修人員在選取維修方案時(shí)提供可靠的依據(jù)，有效提高維修效率，降低維修成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。此外，通過(guò)科學(xué)合理的設(shè)備檢測(cè)和評(píng)估模式的利用來(lái)對(duì)設(shè)備部件以及材料的狀態(tài)進(jìn)行判斷，保證機(jī)械穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)，且利于對(duì)機(jī)械設(shè)備的檢修管理，延長(zhǎng)機(jī)械設(shè)備的使用壽命，降低設(shè)備故障率，避免安全事故的發(fā)生。

2 數(shù)據(jù)挖掘在機(jī)械設(shè)備檢修中的應(yīng)用與作用

目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有三種，分別為：（1）信息發(fā)現(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。此種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出新穎、有效和具備潛在利用價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，與統(tǒng)計(jì)類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)存在較大的差異。信息發(fā)現(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在設(shè)備管理過(guò)程中有著特有的優(yōu)勢(shì)，對(duì)設(shè)備管理有著重要的意義。（2）數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。該種技術(shù)所指的統(tǒng)計(jì)分析方式與統(tǒng)計(jì)學(xué)上的分析方法一致，充分結(jié)合定性與定量來(lái)檢測(cè)存在異常的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘模型中所利用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方式主要有線性分析法、單變量分析法、時(shí)間序列分析法、非線性分析法和回歸分析法等。（3）其他類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

眼觀判斷法是機(jī)械設(shè)備檢查過(guò)程中常用的方式，能直觀的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并處理。然而，該類(lèi)方式的局限性較大，適用的范圍有限，只有當(dāng)某些特征超標(biāo)時(shí)，才能進(jìn)行下一步措施。此類(lèi)方式很難確定故障和表現(xiàn)特征之間存在的關(guān)聯(lián)性，對(duì)隱患初期的設(shè)備狀態(tài)分析以及相關(guān)調(diào)整方案的制定難度較大，不利于分析和發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛伏性故障。

常規(guī)的檢查方式中還有一項(xiàng)未經(jīng)常性檢修，其采用的檢修方式通常為以時(shí)間為標(biāo)準(zhǔn)的定期檢修。定期檢修有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備存在的不足，對(duì)設(shè)備的安全運(yùn)行提供有效的保障，其缺點(diǎn)為在檢修中容易出現(xiàn)維修過(guò)剩和維修不足的現(xiàn)象，即對(duì)機(jī)械設(shè)備的盲目檢修，浪費(fèi)了大量的人力物力，且提高了設(shè)備新故障的發(fā)生率，嚴(yán)重影響了設(shè)備的可靠性。

為合理檢修設(shè)備故障，保證設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)，避免不必要的浪費(fèi)，應(yīng)收集統(tǒng)計(jì)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確判斷設(shè)備在長(zhǎng)期使用中發(fā)生的老化與損傷規(guī)律，并將其與同種類(lèi)型設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)相結(jié)合，提高狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性。以客車(chē)設(shè)計(jì)中的壓縮機(jī)為例，由于壓縮機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，其運(yùn)行狀態(tài)受較多因素（如自身的軸承問(wèn)題與元件問(wèn)題，以及工藝上的振動(dòng)、溫度和壓強(qiáng)等）的干擾，傳統(tǒng)采用的故障診斷方式通常為技術(shù)人員的現(xiàn)場(chǎng)拆機(jī)，利用眼觀或?qū)I(yè)儀器測(cè)量的方式來(lái)開(kāi)展維修，無(wú)法有效的將故障現(xiàn)象與故障原因聯(lián)系起來(lái)。而運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘之后，能利用計(jì)算機(jī)以分為單位間隔的方式收集數(shù)據(jù)，直觀的反映出數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化，以及溫度、壓強(qiáng)等數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)其產(chǎn)生規(guī)律的分析，一旦某項(xiàng)特征參數(shù)變化，則表明存在故障，從而明確故障點(diǎn)，為維修人員提供便利。

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法通常是在樣本數(shù)趨向于無(wú)數(shù)大時(shí)才能保證其性能與理論一致，然而，由于設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境存在一定的差異性，且分散性較高，對(duì)此類(lèi)設(shè)備的實(shí)際研究成果與理論存在一定的差距。且傳統(tǒng)形式問(wèn)題處理效率已經(jīng)無(wú)法很好的適用于現(xiàn)代人們的日常需求。因此，一種更加高效率的處理方案成了時(shí)下迫切需要解決的問(wèn)題。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的支持向量機(jī)（SVM）是基于理論基礎(chǔ)開(kāi)展的新型小樣本學(xué)習(xí)模式，其不受概率測(cè)度定義以及大數(shù)定律的影響。該種模式將傳統(tǒng)的從歸納到演繹的方式轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝У膹木殬颖镜筋A(yù)報(bào)樣本的轉(zhuǎn)導(dǎo)推理，極大程度上簡(jiǎn)化了分類(lèi)和回歸。相比之下，構(gòu)建支持向量機(jī)模型的方式所涉及的干擾因素較少，其運(yùn)行穩(wěn)定性可靠性更高，其所獲取的數(shù)據(jù)結(jié)果較為客觀，廣泛受到業(yè)界的認(rèn)可。再加上有嚴(yán)密的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論依據(jù)保障，通過(guò)支持向量機(jī)構(gòu)建的模型所對(duì)應(yīng)的推廣效果較好。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行中還具備預(yù)測(cè)的功能。通過(guò)對(duì)設(shè)備內(nèi)在規(guī)律的歷史數(shù)據(jù)（即反映事物輸入與輸出之間的關(guān)聯(lián)性）的學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，繼而實(shí)現(xiàn)對(duì)后期數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。在檢測(cè)系統(tǒng)的支持情況下，利用數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)來(lái)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了解，及時(shí)消除設(shè)備存在的故障問(wèn)題。

3 結(jié)語(yǔ)

現(xiàn)階段的機(jī)械設(shè)備安全管理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是重要的研究對(duì)象。通過(guò)挖掘技術(shù)的運(yùn)用，合理的將機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和分析，發(fā)現(xiàn)潛在性的適用型數(shù)據(jù)，并解決了監(jiān)測(cè)理論無(wú)法進(jìn)行的全面預(yù)測(cè)問(wèn)題。同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的規(guī)律構(gòu)建一定的模型，從而達(dá)到設(shè)備安全管理的目的，提高企業(yè)的安全管理水平，繼而提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益，促進(jìn)機(jī)械行業(yè)的安全生產(chǎn)。此外，基于大數(shù)據(jù)概念的支持，借助互聯(lián)網(wǎng)大平臺(tái)還可以更快的挖掘出適用于當(dāng)下產(chǎn)品的相關(guān)設(shè)備以及日常運(yùn)行維護(hù)方案。

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