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基于粗糙集的旋转机械故障诊断知识获取方法研究

作　者: 张晓艳
导　师: 龚声蓉
学　校: 苏州大学
专　业: 计算机技术
关键词: 故障诊断粗糙集知识获取规则提取
分类号: TH165.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 93次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着现代工业的迅速发展,人们对工业生产设备的安全性和可靠性要求的越来越高。因此,建立和发展智能故障诊断系统,保证常见旋转机械的安全可靠运行,具有非常重要的意义。旋转机械的故障诊断,主要根据各种症状(如振动频谱、波形特征、轴心轨迹、相关运行参数等),判断出各种故障。在现有的智能故障诊断方法中,如人工神经网络和专家系统,都由于知识和经验描述的多样化和不确定性,知识的获取和有效处理常常成为“瓶颈”。近年来,基于粗糙集理论的数据分析方法得到了广泛应用,粗糙集理论擅长处理模糊和不精确数据,具有很强的知识获取能力。本文就其在旋转机械故障诊断中的知识获取进行了研究。主要内容包括:1、全面阐述粗糙集理论的基本概念,对与旋转机械故障诊断知识获取密切相关的概念进行了说明。2、对旋转机械故障的特点和诊断过程进行了阐述。建立基于粗糙集的知识获取模型,并对已有的知识获取约简算法进行了分析。在此基础上,提出一种关注边界域细化的基于正向近似的规则提取算法。3、利用提出的算法,以木板材机械的故障数据进行验证,并与原有的约简算法提取结果相比较,证明了本文提出算法的可行性及一定的提高之处。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章引言  8-14
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 研究现状  9-11
    1.2.1 故障诊断方法  9-10
    1.2.2 基于粗糙集的故障诊断方法现状  10-11
  1.3 研究意义  11-12
  1.4 本文研究内容与结构  12-14
第二章粗糙集理论基础  14-21
  2.1 知识与知识库  14-15
  2.2 近似集  15-16
  2.3 知识表达系统与决策表  16-17
  2.4 知识的依赖度和重要性  17-18
  2.5 知识的约简与核  18-19
  2.6 决策规则  19-20
  2.7 本章小结  20-21
第三章旋转机械故障诊断知识获取方法分析  21-39
  3.1 机械故障诊断过程  21-22
  3.2 旋转机械故障主要表现形式  22-25
  3.3 基于粗糙集的知识获取分析  25-32
    3.3.1 基于粗糙集的知识获取模型  25-27
    3.3.2 属性约简和值约简算法  27-32
  3.4 基于正向近似的规则提取算法  32-38
    3.4.1 正向近似  32-33
    3.4.2 算法描述  33-35
    3.4.3 应用实例  35-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章木板材机械故障诊断规则提取实例  39-54
  4.1 基于正向近似的木板材机械故障提取  39-51
  4.2 基于区分矩阵的木板材机械故障提取  51-53
  4.3 本章小结  53-54
第五章总结与展望  54-55
参考文献  55-58
攻读学位期间公开发表的论文  58-59
致谢  59

基于粗糙集的旋转机械故障诊断知识获取方法研究

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