基于奇异值分解、模糊聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

被引:7
作者
李如强
陈进
伍星
机构
[1] 上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
基金
国家科技攻关计划;
关键词
旋转机械; 故障诊断; 决策表; 奇异值分解; 粗糙集; 模糊C均值聚类;
D O I
10.13465/j.cnki.jvs.2005.04.013
中图分类号
TH17 [机械运行与维修];
学科分类号
摘要
对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于粗糙集的规则获取方法,使得获得的规则能够涵盖所有的对象。对连续条件属性值和离散决策属性值的决策表,基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集属性约简技术,提出连续属性最佳离散数目确定方法。在上述方法的基础上,进行旋转机械故障诊断的规则获取,获得的诊断规则具有很好的知识归纳能力和知识泛化能力。利用获得的诊断规则进行旋转机械故障诊断,建立了待诊断对象和诊断规则的弹性匹配模式,使得诊断结论的获取取决于不同的诊断要求。
引用
收藏
页码:46 / 49+137 +137
页数:5
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