【摘 要】
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随着上海港国际航运中心地位的确立,保证港口起重机的安全、连续工作和运转越来越受到人们的重视,对起重机的工作状态进行监测和评估引起了各港口设备管理部门的极大重视。
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随着上海港国际航运中心地位的确立,保证港口起重机的安全、连续工作和运转越来越受到人们的重视,对起重机的工作状态进行监测和评估引起了各港口设备管理部门的极大重视。 港口起重机往往分布在码头前沿,分布较为分散,工作环境恶劣。本文针对港口起重机的工作特点,在对港口起重机的工作过程和状念进行监测的基础上,将数据挖掘的概念运用于港口起重机,利用关联规则的思想,对港口起重机的特征参数进行统计特征分析处理,发现了其中的一些规律,对码头设备的管理工作具有一定的实际意义。 本文中的元数据来自上海外高桥集装箱四期码头,通过上海海事大学机械系装卸监控信息处理研究中心开发的《起重机状态监评系统(CMAS)》进行数据采集和初步处理,进行数据的分析和选择,选出用于进行数据挖掘的数据,然后运用关联规则的经典算法Apriori进行处理,发现其中的一些联系和规律。在进行数据挖掘的过程中,重点分析了22个特征参数的统计分布规律及数值属性的离散化问题,数值属性离散的好坏关系到挖掘结果的质量。通过进行数据挖掘处理,发现起重机各监测部位之间存在着一定的联系,这些联系与规则能帮助我们发现起重机状态的变化,及时掌握其工作状态。
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