基于模糊c-均值—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断(英文)

被引：5

作者：

冯志鹏

宋希庚

薛冬新

机构：

[1] 大连理工大学内燃机研究所

[2] 大连理工大学内燃机研究所辽宁大连

[3] 辽宁大连

来源：

内燃机学报 | 2003年 / 04期

关键词：

故障诊断; FCM; 粗糙集; ANFIS;

D O I：

10.16236/j.cnki.nrjxb.2003.04.018

中图分类号：

TK428 [检修与维护];

学科分类号：

080703 ;

摘要：

考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。

引用

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