基于模糊粗糙集的案例推理在发电设备RCM分析中的应用

被引：16

作者：

董晓峰 ^{[1
]}

顾煜炯 ^{[1
]}

杨昆 ^{[1
]}

贺徙 ^{[2
]}

机构：

[1] 电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学)

[2] 中国电力投资集团公司

来源：

中国电机工程学报 | 2009年 / 29卷 / 32期

关键词：

案例推理; 案例检索; 模糊粗糙集; 属性约简; 特征权重; 以可靠性为中心的维修分析;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2009.32.020

中图分类号：

TM621.3 [发电设备]; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

将基于案例的推理应用于发电设备以可靠性为中心的维修(reliability centered maintenance,RCM)分析过程,通过修改类似设备的RCM分析案例,可以缩短RCM分析时间,简化RCM分析任务。在发电设备RCM分析案例推理应用过程中,使用框架结构作为案例表示,根据发电设备的系统划分建立案例库,采用最相邻近法作为案例检索策略,通过设定阈值实现案例库的维护,最后对汽动给水泵RCM分析案例进行了案例推理。同时,采用一种基于模糊粗糙集的属性约简方法,对发电设备的性能特征进行约简和权重分配,减少了案例存储空间,简化了案例检索算法的复杂性,避免了人的主观性对权重分配的影响,提高了案例检索效率,并将该方法应用于汽动给水泵的性能特征约简。

引用

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页数：7

共 17 条

[1] 模糊粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用 [J].