Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
An Adaptive Alarm Method for Tool Condition Monitoring Based on Probability Density Functions Estimated with the Parzen Window Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fault Detection and Diagnostics Using Data Mining

verfasst von : Sun Chung, Dukki Chung

Erschienen in: Engineering Asset Management - Systems, Professional Practices and Certification

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The purpose of data mining is to find new knowledge from databases in which complexity or the amount of data has so far been prohibitively large for human observation alone. Self-Organizing Map (SOM) is a special type of Artificial Neural Networks (ANNs) used in clustering, visualization and abstraction. In modern process automation systems, it is possible to collect and store huge amounts of measurement data. In this paper, SOM is used successfully to discover the base models from the automation system. Strategies based on data mining techniques are further developed for efficient fault detection and diagnostics. A semi-supervised anomaly detection technique is used with classification rules based on standardized data and domain experts’ analysis to construct the condition monitoring system.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel A New Method of Acoustic Signals Separation for Wayside Fault Diagnosis of Train Bearings
Nächstes Kapitel Fault Detection of Planetary Gearboxes Based on an Adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition
Literatur
1.
Kohonen T (1995) Self-organizing maps. Series in information sciences, vol 30, 2dn edn. Springer, Heidelberg (1997)
2.
Quinlan, JR (1993) C4.5: Programs for machine learning. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco
3.
Fakhr M, Elsayad AM (2012) Steel plates faults diagnosis with data mining models. J Comput Sci 8(4):506–514CrossRef
4.
Pang-Ning T, Michael S, Vipin K (2005) Introduction to data mining, p 769, 1st edn. May, 2005. ISBN-10: 0321321367 • ISBN-13: 9780321321367©2006. Addison-Wesley, Cloth. Published 05/02/2005
5.
Alexandra MC (2009) Scoring functions for learning Bayesian networks. INESC-ID Tec. Rep. 54/2009 Apr 2009 IST, TULisbon/INESC-ID
6.
7.
Chawla NV (2003) C4. 5 and imbalanced data sets: investigating the effect of sampling method, probabilistic estimate, and decision tree structure
8.
Liu W, Chawla S, Cieslaky Nitesh DA, Chawlay V (2010) A robust decision tree algorithm for imbalanced data sets. In: the Proceedings of SIAM International Conference on Data Mining
9.
Chawla NV, Bowyer KW, Hall LO, Kegelmeyer WP (2002) SMOTE: synthetic minority over-sampling technique. J Artif Intell Res 16(1):321–357MATH
10.
Chawla NV, Lazarevic A, Hall LO, Bowyer KW (2003) SMOTEBoost: improving prediction of the minority class in boosting. Lecture notes in computer science, pp 107–119
11.
Cieslak DA, Chawla NV (2008) Learning decision trees for unbalanced data. In: Proceedings of the 2008 European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases-Part I, pp 241–256. Springer, Heidelberg
Metadaten
Titel
Fault Detection and Diagnostics Using Data Mining
verfasst von
Sun Chung
Dukki Chung
Copyright-Jahr
2015
Buch
Engineering Asset Management - Systems, Professional Practices and Certification

Print ISBN: 978-3-319-09506-6

Electronic ISBN: 978-3-319-09507-3

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-09507-3_72