粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法研究.pdf

1、文章分析了最近幾年來故障診斷技術(shù)和診斷系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)常見的幾種故障診斷方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要的評(píng)述，分析了故障診斷技術(shù)的理論基礎(chǔ)，研究了基于粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的智能診斷專家模型。
　　本文的主要工作包括以下幾點(diǎn)內(nèi)容:
　　(1)通過時(shí)域和頻域方法對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征分析，分析結(jié)果未能滿足故障診斷的要求，本文采用子帶能量特征提取方法完成信號(hào)的特征值提取。
　　(2)采用SOM網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始故障數(shù)據(jù)中的連續(xù)屬性進(jìn)行離散化;本文

2、采用基于差別矩陣的屬性約簡(jiǎn)算法，并對(duì)其改進(jìn)算法進(jìn)行研究:即對(duì)矩陣中的單屬性元素和包含單屬性元素的其他元素加以處理，使計(jì)算量大為減少，提高計(jì)算效率。
　　(3)著重分析了相容決策表和不相容決策表在計(jì)算差別矩陣時(shí)的不同，對(duì)不相容決策表在生成差別矩陣時(shí)可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤進(jìn)行了研究，并指出可改進(jìn)之處，最后對(duì)不相容決策表中基于差別矩陣的約簡(jiǎn)算法進(jìn)行了分析。
　　(4)用基于差別矩陣的改進(jìn)算法和BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合來進(jìn)行齒輪箱的故障診斷，診斷結(jié)果