基于粗糙集理论和贝叶斯网络的断路器故障诊断方法

为了快速准确地诊断出断路器的故障原因,笔者提出了一种断路器的故障诊断方法。该方法以粗糙集理论为基础,建立故障征兆属性集和故障诊断决策表,并通过约简决策表形成最小故障诊断规则。基于最小故障诊断规则建立贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现断路器故障诊断的快速概率推断。经真空断路器故障的实例分析表明,该方法是可行有效的。     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

基于粗糙集理论旋转机械频域特性的故障诊断

应用粗糙集理论将旋转机械转子的频域信息作为研究对象, 从转子故障实验的频域图表及其相关数据中, 构造符合粗糙集理论要求的决策表, 并对决策表进行约简, 得到旋转机械故障诊断的决策规则, 通过区分矩阵和区分方程寻找决策表的约简和核, 最后优化鳞选出决策表的最小约简形式.     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

基于RS的变速器故障属性提取

文章根据粗糙集理论 ,利用分明矩阵及分明函数对变速器故障决策表进行属性约简 ,提取故障识别的重要属性 ,降低决策表的内在冗余性 ,为进一步用人工神经网络进行故障诊断创造了有利条件 ,有利于降低网络的复杂性 ,缩短网络训练时间     

利用Petri网模型的求解因果图最小割集的算法

【目的】为快速有效地求得因果图的最小割集。【方法】将因果图转换为Petri网模型,利用Petri网的特点提出一种新的求解因果图最小割集的算法,该算法省略了求因果图节点事件的一阶割集和最终割集这两步,大大减少了因果图用于故障诊断的时间。【结果】以实例说明了这一求解过程,并验证了算法的有效性。【结论】利用上述算法能够快速有效地求得最小割集,从而可对系统进行定性分析。     

基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断

针对系统资源有限、不适宜运行复杂故障诊断算法的问题,提出基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断方法.结合网络体系结构,以资源丰富的汇聚节点为中枢,在运行过程中在线判别其子节点故障征兆,通过简单地查故障诊断决策表的方法来诊断子节点故障类型;从系统的、模块化的角度构建的子节点故障征兆、故障类型具有相关性,在简化决策的同时也造成了决策表的冗余,运用粗糙集及其数据约简理论设计一致数据启发式子节点故障诊断约简算法来约简冗余,建立了更简洁的子节点故障诊断决策表.结果表明,基于粗糙集能够实现在线简便的故障诊断,并可节约子节点系统资源.     

利用Petri网模型的求解因果图最小割集的算法

【目的】为快速有效地求得因果图的最小割集。【方法】将因果图转换为Petri网模型,利用Petri网的特点提出一种新的求解因果图最小割集的算法,该算法省略了求因果图节点事件的一阶割集和最终割集这两步,大大减少了因果图用于故障诊断的时间。【结果】以实例说明了这一求解过程,并验证了算法的有效性。【结论】利用上述算法能够快速有效地求得最小割集,从而可对系统进行定性分析。
     

一种故障诊断方法的改进

在粗糙集理论与神经网络结合的故障诊断方法中,当故障诊断系统中条件属性的个数较多时,可采用一种先分块建立决策表再约简的方法。笔者对该方法的可行性和算法的时间复杂度进行了分析,结果证明,分块建立决策表是可行的,可以降低约简的复杂度,从而缩短约简工作的时间。     

基于粗糙集的模糊神经网络在故障诊断中的应用

文章将粗糙集理论、模糊逻辑推理和神经网络等方法相结合,提出一种基于粗糙集的模糊神经网络理论的复杂机械的故障诊断方法。该方法应用模糊逻辑推理建立故障诊断决策表,采用粗糙集理论对故障样本数据属性约简,将获取的主要特征属性输入到神经网络中进行训练学习,然后把检测数据输入到诊断系统中进行检测。检测结果表明,该方法在船舶柴油机的故障诊断中是有效的。