基于关联规则的柴油机装配冷试异常数据分析
赵旭辉1
徐卓1
王辉2
闫伟1
李国祥1
1.山东大学核科学与能源动力学院,山东济南 2500612.潍柴控股集团有限公司,山东潍坊 261001
摘要：为分析某柴油机装配冷试试验中异常数据间的关系,提出一种基于关联规则的装配冷试异常数据分析方法,采用KIH-means聚类方式,针对该柴油机装配异常构建关联规则样本库;通过支持度-置信度试验,确定最佳的最小支持度和最小置信度阈值组合;采用Apriori算法进行关联规则挖掘,揭示异常数据的关联关系,得到针对该柴油机装配异常的挖掘结果.结果表明:该柴油机最小置信度为0.75,最小支持度为0.225％为最佳阈值组合,此时关联规则条数变化最平稳;KIH-means聚类方式与Apriori算法结合,通过对关联规则样本库数据挖掘,确定异常参数的关联规则,提出有效优化措施,从而提高发动机装配质量及装配性能一致性.
关键词：柴油机冷试测试异常检测关联规则
分类号：TK422(内燃机)
资助基金：国家重点研发计划(2021YFD2000301)山东省工程机械智能装备创新创业共同体项目(GTT20240101)山东省土方机械智能化施工技术重点实验室项目(PKL2024F13)
论文发表日期：2025-11-30
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 65-70 )
英文信息