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基于粗糙集理论旋转机械频域特性的故障诊断

摘要:应用粗糙集理论将旋转机械转子的频域信息作为研究对象,从转子故障实验的频域图表及其相关数据中,构造符合粗糙集理论要求的决策表,并对决策表进行约简,得到旋转机械故障诊断的决策规则,通过区分矩阵和区分方程寻找决策表的约简和核,最后优化鳞选出决策表的最小约简形式.
　　 关键词:粗糙集理论;故障诊断;约简;核
　　 粗糙集理论是研究智能决策技术的一个新成果[1],是对不完整、不精确、不确定信息的表达、学习和归纳的理论[2],可将测量所得的数据信息进行分类、约简、挖掘并形成规则,它具有很强的定性分析能力,即不需要预先给定某些特征或属性的数量描述,直接由给定问题的描述集合出发,通过不可分辨关系和不可分辨类,确定给定问题的近似域,从而找出问题的内在规律[3, 4].
　　 故障诊断技术的研究已取得很大进展,诊断方法已由简易型向智能化、集成化方向发展,出现了遗传算法、模糊数学、神经网络等智能决策系统[5~9].但这些决策系统的数学模型难以建立,物理意义不明确,需专家参与,且因数据处理和学习时间过长而失去其在线控制的意义.
　　 目前,对粗糙集的研究主要集中在如何运用它处理一些简单的故障诊断信息表,而对机械故障的数据采集、信号处理、知识库和决策表的形成以及应用粗糙集理论对决策表进行约简,从而形成决策规则,关于这方面的研究尚未见报道.
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