基于VPRS和RBF神经网络的WSN节点故障诊断

为保障油料供给的安全性,研究无线传感器网络(WSN)节点故障诊断的可行性策略,提出变精度粗糙集(VPRS)和RBF神经网络结合的故障诊断方法.该方法由运行中的汇聚节点实时获取子节点故障征兆,建立初始决策表,利用VPRS作为前端处理系统,对初始决策表进行约简,删除冗余的、不重要的属性征兆,并将约简后的结果输入RBF神经网络实现节点故障识别.仿真实验结果表明:对于具有显著不确定性的WSN节点故障诊断,该方法能够准确快速地得出诊断结果,鲁棒性和适用性更强.     

基于信息融合理论的风机故障诊断

借助粗糙集理论中的动态层次聚类的连续属性离散化算法和属性约简算法,对金属矿主通风机各类特征信息在线监测的数据进行融合,去除风机故障诊断决策表中的冗余和不一致信息,分析并推导出导致风机故障各因素的内在联系,找出关键因素和非关键因素,最终提取出故障诊断规则.研究结果表明:该故障故障方法能够对金属矿主通风机故障做出快速准确的诊断,并且在某矿山的实际应用中取得了良好的效果,达到了预期的目标.     

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Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.     

基于粗糙集与BP神经网络的分布式数据挖掘算法

利用数据挖掘来提高网络中能量利用率是无线传感器网络(WSN)的一个重要研究方向.本文构建了基于粗糙集与神经网络相结合的无线传感器网络分布式数据挖掘算法.该算法用粗糙集对节点内的原始数据进行离散化与属性约简后得到的最简决策表训练BP神经网络,再将构造好的BP神经网络集成在每个传感器节点上.仿真结果表明,该算法可以降低数据维数,消除冗余数据、减少网络通信量、延长网络寿命.     

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.     

基于粗糙集理论和因果图的故障诊断

【目的】复杂系统发生故障时会导致许多冗余信息产生，以此建立的因果图模型结构复杂，推理难度较大，针对这个问题提出了基于粗糙集和因果图理论的故障诊断方法。【方法】先根据历史故障数据建立决策表，利用粗糙集理论对决策表进行属性约简得到最小决策表，再根据最小决策表对原始因果图进行约简，最后利用约简后的因果图模型进行故障诊断推理。【结果】从一定程度上降低了因果图模型的复杂程度，从而提升了推理速度。【结论】以某电网为例应用此方法，因果图模型的确得到了简化，样本检验结果也与实际结果一致，说明了该方法的可行性和准确性。     

粗糙集理论在异步电动机故障诊断中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的较新的数学工具,将粗糙集理论引入到异步电动机故障诊断中,对电机的运行状态决策表进行属性约简,有效提取重要属性,降低决策表的冗余性.分析表明,粗糙集理论应用于交流异步电动机故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则.     

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。     

基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法

粒度约简是多粒度粗糙集研究的一个关键问题。为了从乐观多粒度粗糙集的角度研究粒度约简问题,消除冗余数据,提高粒度约简的效率,提出基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法。针对乐观多粒度粗糙集模型,引入下近似分布粒度约简的概念;利用线性时间排序算法进行等价类划分,为决策表的压缩和下近似集的计算打下基础;以冗余的决策表为研究对象,以核粒度为初始粒度约简集,以粒度重要性为启发式信息,运用粒度约简算法进行粒度约简,并通过实例分析和实验验证了该算法的有效性。结果表明,算法降低了计算下近似集的时间复杂度,具有较高的粒度约简效率。     

基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法研究

传感网络节点一般分布于环境复杂的区域,当前故障诊断方法诊断精度低,虚警率高,整体性能低。提出一种基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法,给出传感网络结构图,采用粗糙集方法,通过过滤传感网络节点故障数据不关键属性集,得到简化的节点故障属性集,保持了分类能力,提高了运行效率。通过对传感网络故障节点数据进行约简,减少传感网络节点故障数据特征向量维数。建立简化层次各异的传感网络节点故障诊断决策网络,对故障诊断决策规则覆盖度进行分析,求出所有符合既定采集规定的诊断决策规则集,完成新故障状态的处理,实现传感网络节点的故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的诊断精度,而且虚警率低、整体性能高。     

基于粗糙集与贝叶斯网络的推理和诊断模型

基于粗糙集知识约简、规则提取的优势和贝叶斯网络强大的推理能力,对决策表进行约简和提取决策规则获取节点关系、节点概率分布等信息,以获取的信息为基础建立贝叶斯网络模型.然后通过贝叶斯网络实现进行高效快速的推理和诊断.实例分析表明,该方法是可行有效的.     

粗糙集理论在内燃机故障诊断专家系统中的应用

在故障诊断专家系统的基础上，引入粗糙集理论，并以信息系统属性值表为主要工具，对专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性，揭示了故障诊断信号中内在的冗余性，降低了故障诊断专家系统构成的复杂性，并建立了简化后的决策规则。     

基于K-Means和粗糙集神经网络的节点故障诊断

传感器节点通常被随机布撒于环境恶劣甚至无人能及的区域,容易发生各类故障.为了解决此问题,研究了基于K-Means算法和粗糙集神经网络的节点故障诊断方法.首先,采用改进的K-Means算法离散化数据连续属性值;然后,通过粗糙集互信息法对数据属性进行约简,以提高诊断效率;最后,建立三层的BP神经网络故障诊断模型,通过蛙跳算法对权值优化得到最终的故障诊断模型.仿真实验证明文中方法能实现传感器节点故障诊断,且与其他方法相比,具有较高的故障诊断精度和较少的诊断时间.     

基于属性相关分析的离群数据并行挖掘算法

针对高维海量数据集中的局部离群数据,利用并行计算和属性相关性分析思想,给出了一种离群数据并行挖掘算法。该算法首先由主节点分配属性相关分析任务,各个子节点并行查找数据集中的冗余属性,将其冗余属性传回主节点,并由主节点删除;其次,主节点分配搜索任务,各子节点采用微粒群算法,并行搜索局部离群子空间;再次,由主节点对局部离群子空间合并计算后,确定全局离群数据;最后,在MPICH2-1.0.3的并行计算环境下,采用恒星光谱数据作为数据集,实验结果验证了算法的正确性和有效性。     

有源网络拓扑分析与网络的故障诊断

本文研究有源网络的故障诊断问题，着重研究其可解性与可诊断性，在分析两种形式的有源网络典型支路和基础上，把无源网络的网孔方程、节点方程、回路方程、割集方程推广为有源网络下的相应方程，并提出了一组基于节点分析的故障诊断方程，最后，提出了关于网络理论第三类问题的扼要观点。     

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。     

集成神经网络诊断技术及其应用

为最大限度地提高神经网络实现的设备故障确诊率,分析了单子神经网络诊断故障的特点及所存在的问题;从信息融合的角度提出了基于信号类型及不同特征向量组合的集成神经网络。通过建立信息分配网络、子神经网络及决策信息融合网络,构成了1种3级网络串联而成的集成神经网络。将输入信号进行有效组合,从不同侧面诊断故障,取得了良好的诊断效果。