摘要：数据化的挖掘技术能够更好地发现在日常条件下，难以被察觉的影响使用稳定性以及寿命的因素进行整合，、从而更好地规避港口作业机械结构的不安全不稳定的状况。本文侧重于分析港口机械结构安全控制中的数据挖掘技术的应用，首先分析了数据挖掘技术的基础数据处理方式，重点分析了常用的多维度可视化数据处理，后面对于数据挖掘技术的具体应用提出了相关的思考。

　　关键词：数据挖掘；数据处理；港口机械；金属疲劳

　　1.港口作业机械结构安全综述

　　港口作业机械的结构安全是关系到港口作业生产安全的重要因素，因此，对于港口作业机械的安全系数的提升，成为了一项非常重要的任务。当前港口作业的机械设备，特备是大体积规模的港口机械设备，往往都是面向于载重化，更具备大的体积，运行苏更快，而在这样的发展趋势下，港口作业的机械设备的结构安全问题，就成为了世界上港口大规模机械设备的一个瓶颈问题。

　　在近一些年以来，世界上对于大规模作业的机械设备的安全事故频发，特别是港口的大规模作业机械设备无法按照原定计划进行正常的计划，从而出现了一些港口作业机械的停止运转，造成了严重的损失。

　　从深层次的角度看，港口作业机械设备往往是缺乏一定的预见性以及确定性，从而导致了港口祖业机械的结构安全频发，因此，造成灾难性严重后果的因素是十分明显的。因此，要在原有的基础上，对于港口作业机械设备的日常运行进行合理的分析，从而能够进行动态化的控制，进一步对运行和操作的品质进行技术上的根据。

　　2.港口作业机械设备的数据挖掘概论

　　数据挖掘实际上就是一种综合性的技术手段。这种技术手段通常包含了两个层次。

　　第一个方面的层次为港口作业机械设备自身的数据的处理。这种数据的处理上一般都是从可视化等角度出发，促进机械设备的数据更为形象，容易被提取分析。在这样的一种需求下，港口作业机械设备的相关数据，可以通过图形或者图像进行表现，然后这些图像或者图形欧式根据空间或者时间的变化而发生变化，因此，这样可以控制变量的数据呈现，容易对各种未知的因素和关系进行了解，从而对整一个检测周期予以缩短，更好地做好有的放矢，提升整体的工作效率。

　　第二个方面主要是对数据挖掘的分析应用。数据挖掘综合了多种不同的技术手段，是一个具备交叉特征的一个领域，并且不仅仅是在港口作业机械设备的结构安全维护上，更是在更多的行业的管理以及决策的领域当中发挥着更为重要的作用。数据挖掘的核心工作是处理数量相对巨大的数据集合，这种数据集合也能用数据挖掘的方式进行分析，最终目的在于发掘这些数据集合当中所蕴含的未知关系，并且提取出当中有价值的部分，读这些数据进行总结。

　　对于港口作业机械设备的数据处理，特别是运用可视化手法进行处理，是在整一个数据挖掘技术当中相对基础性以及关键性的。

　　首先第一个是因为相关研究人员运用可视化手段对于港口作业机械设备的数据予以处理，能够更好地促进不同类型的数据和数据之间的交互，从而能够对整个数据集合的状况有着更为直观的了解，进一步能够明确出问题提出阶段的用户定义以及相关的目标。

　　其次就是相关机械作业设备的数据处理，特别是运用可视化技术进行处理，能够对机械作业设备在运行过程当中所形成的相关原始性的数据进行转化，从而对于把握一种新的的算法，以及明确数据格式的方面有着非常关键的作用。运用相关的可视化的技术或者是工具，可以更好地对相关的原始数据集合进行调整，从而可以对原始数据的格式进行转化，将机械作业设备的原始数据从抽象形式，转变成为三维或者是二维的图形，并且能够更为直接地对这些三维或者是二维的数据呈现格式进行进一步的交互以及观察。

　　因此，建立在数据处理之上的数据挖掘，就是一种结合了数据处理和数据分析的综合性安全控制维护的技术。

　　3.港口作业机械设备的安全控制里的数据处理

　　3.1.港口作业机械设备安全控制数据处理的理论

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