基于模糊C均值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

[2] 上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室上海

[3] 上海

来源：

信息与控制 | 2004年 / 03期

基金：

国家科技攻关计划;

关键词：

旋转机械; 故障诊断; 粗糙集; 模糊C均值聚类; 属性重要性;

D O I：

10.13976/j.cnki.xk.2004.03.022

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

提出了一种基于模糊C均值聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断方法.该方法包括粗糙集规则学习和诊断规则匹配两个过程.其中,学习过程考虑了样本中的重复对象和冲突对象,使获得的诊断规则能够覆盖所有的学习样本,并得到规则强度;在诊断规则匹配时,根据规则中条件属性的属性重要性、条件属性匹配的程度、规则强度以及诊断结论阈值得到诊断结论,从而使得到的结论更客观.最后,通过实验验证了该方法的有效性.

引用

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