基于粗糙集和神经网络的机械故障诊断研究

被引：6

作者：

李爱民 ^{[1
]}

施惠丰 ^{[2
]}

机构：

[1] 海军工程大学船舶与动力学院

[2] 部队

来源：

昆明理工大学学报(自然科学版) | 2011年 / 36卷 / 01期

关键词：

粗糙集; 神经网络; 机械故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

摘要：

提出了粗糙集理论与神经网络结合的机械故障诊断方法,研究了连续属性离散化的SOM方法和条件属性约简的差别矩阵方法,归纳了构建神经网络需考虑的关键问题,用一个算例验证了方法的有效性.结果表明:粗糙集能有效地约简冗余信息,简化神经网络的结构,缩短网络的训练时间,提高诊断的效率;SOM网络能将连续性输入映射成具有理想聚类结果的离散性输出,并能保持数据间的拓扑结构不变;利用差别矩阵对决策表进行约简,结果准确可靠;BP神经网络泛函逼近能力强,能快速准确地完成特征空间到故障空间的映射.

引用

页码：35 / 39

页数：5

共 6 条

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