粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用

粗糙集合理论基于严格的集合分析方法,通过对数据集合进行等价关系、近似空间、分类等运算,发现隐含在数据中的规律与性质,从而完成知识发现。在人工智能机器故障诊断系统中,如何获得故障诊断等知识成为关键技术。论文提出将粗糙集合理论应用于加工中心故障诊断技术,使得故障诊断技术中的知识获取瓶颈问题得以有效解决。     

粗糙控制中的规则获取策略研究

本文讨论了一种新型的智能控制方法－－粗糙控制,介绍了粗糙集合理论的基本概念。通过产例给出了粗糙控制中的规则获取策略,并与模糊控制方法作了对比研究。实践证明,粗糙集合理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具,对于工业过程、智能仪表等的控制具有简单、高效等特性。     

一种基于理想度与粗糙数多属性决策的复杂非线性系统设计方法

针对产品概念设计阶段设计特性及需求的模糊不确定性，提出了一种基于理想度与粗糙数多属性决策的复杂非线性系统设计方法。确定目标技术系统集合与超系统集合，对子系统进行理想化水平求解；构建系统功能结构模型和产品设计特性层次结构图，并基于粗糙数求解权重因子；计算得出设计需求相对评价结果，确定目标子系统复杂性；借助发明问题解决理论消除系统复杂性。下肢外骨骼工程实例验证了该方法的可行性和有效性。     

智能设计技术

智能设计技术就是对智能CAD理论和应用的研究。它除具有传统CAD的功能外，更具有知识处理能力，能够对设计的全过程提供智能化的计算机支持，并具有面向集成智能化等特点。文章对智能设计技术的发展前沿进行了分析和研究，给出了智能方案设计的几项研究重点。     

基于改进GA算法辨识三轴飞行仿真转台模型

在理论分析的基础上建立了三轴飞行仿真转台机理模型，利用改进的遗传算法得到了降阶模型，并依据先验知识，在不同工况条件下利用改进的遗传算法对外框模型进行离线闭环辨识，得到了由10个外框模型构成的模型集合，最后，在模型集合的基础上，利用改进的遗传算法提取出了外框系统的标称模型。仿真结果表明了该系统模型建立方法的有效性。     

并行设计耦合任务集的识别方法

并行设计中强调多种知识的有效集成，耦合任务是一组具有相互依赖关系的任务的集合，它正反映了这种知识集成的要求，它对设计时间和质量均有着关键的影响。通过对耦合任务集的识别可以为合理分配设计资源、在效规划设计过程、科学组建集成开发队伍提供参考。本文在建立设计过程图的基础上提出了识别耦合任务集的有效方法。     

层次分析法以及模糊逻辑在PDM选型中的应用

通过应用层次分析法和模糊逻辑理论，提出了产品数据管理（PDM）软件选型的理论模型。主要是建立企业需求集合，用层次分析法为集合中的元素进行权重排序。然后基于PDM的知识构造模糊关系转换矩阵，根据推导的模糊映射算法实现从企业需求到功能需求，再从功能需求到商业软件的映射。PDM选型方法中层次分析法和模糊逻辑的使用将传统的定性的PDM选型方法转变为定量的选型方法。     

面向互操作性的方法集合元建模

为解决互操作性内容庞大、语义异构而造成的互操作性障碍,分析了相关解决方案存在的问题,描述了如何组织和运用方法知识解决互操作性问题。提出了基于知识系统结构的方法集合,其可提供特定情境下的互操作性解决方案。情境化的方法集合具有模块化、规范化同时具有可重用性的特点。构建方法集合元模型及方法定义模式EXPRESS-G图,为解决互操作性方案提供了理论基础和依据。     

产品色彩设计中的知识组织与应用

应用智能设计、色彩设计理论，在分析色彩设计过程中设计知识构成的基础上，提出了将设计通用知识和特例知识结合用于色彩设计系统的一种方法，讨论了实现这样系统要解决的知识组织、知识搜索和实例修改等问题；提出了一种根据领域通用知识进行色彩设计过程控制的方法。在机床造型设计系统中的色彩设计分系统的应用取得了初步的成果。     

基于统一建模语言和多色集合理论的工作流建模方法研究

在分析了统一建模语言和多色集合理论两种工作流建模方法优缺点的基础上，提出了基于统一建模语言和多色集合理论的工作流建模方法。将活动节点的两两组合作为多色集合的元素，将节点间的连接关系作为多色集合的围道，由此建立了从统一建模语言活动图到多色集合围道矩阵模型的转换机制，给出了工作流过程模型的路径求取算法。以企业备件采购申请过程为例，应用以上理论和方法，定量评价了工作流执行效率，从而重组和优化了该工作流过程。     

基于级联粗糙集的数控机床智能诊断方法的研究

采用级联粗糙集进行数控机床故障诊断.以数控机床主轴、进给和刀库各部件振动信号幅值为条件属性,进行第一级粗糙集决策并诊断出主轴故障;进而通过主轴的转频、振动幅值、高频成分的能量及频率分布情况为条件属性,进行第二级粗糙集决策并诊断出产生故障的具体原因.级联粗糙集分析方法减小了由条件属性较多导致决策精度变差的可能性,提高了数控机床智能诊断的精度.     

基于粗糙集理论的状态监测与故障诊断

为了提高监测诊断的效率和自动化、智能化水平,将粗糙集理论引入到复杂装备系统状态监测与故障诊断领域.运用基于粗糙集理论的监测参数与故障特征约简算法,对发动机监测诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,实现发动机技术状态监测参数的优选;并针对故障点建立决策表,利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行智能故障诊断.实例表明:粗糙集监测诊断方法不仅大大减少了特征信息提取的工作量,也为在故障诊断中实现自主式学习和决策提供了很大的便利.     

基于粗糙集理论的状态监测与故障诊断

为了提高监测诊断的效率和自动化、智能化水平,将粗糙集理论引入到复杂装备系统状态监测与故障诊断领域.运用基于粗糙集理论的监测参数与故障特征约简算法,对发动机监测诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,实现发动机技术状态监测参数的优选;并针对故障点建立决策表,利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行智能故障诊断.实例表明粗糙集监测诊断方法不仅大大减少了特征信息提取的工作量,也为在故障诊断中实现自主式学习和决策提供了很大的便利.     

采用粗糙集数据融合的车轮踏面擦伤预示诊断

介绍了一种将粗糙集理论与小波分析相结合对车轮踏面擦伤进行融合预示诊断的方法。在分析踏面擦伤危害和多传感器数据融合特点的基础上，将粗糙集理论和小波分析引入多传感器数据融合。该方法采用小波分析对多传感器信号进行多特征提取识别，然后利用粗糙集选择特征，建立诊断规则，从而实现对车轮踏面擦伤的融合预示诊断。     

基于粗糙集和ART2 神经网络的多传感器信息融合

神经网络是信息融合的一种重要方法,粗糙集理论是处理不完备信息的一种技术。本文提出了一种基于粗糙集和ART2神经网络的多传感器信息融合方法。ART2网络是一种无监督神经网络,能够实现对输入的任何模式信号自动识别和分类。而对信息融合中常遇到的数据超载问题,提出采用粗糙集与神经网络结合的方法解决。文章给出了基于粗糙集理论的组合神经网络的模型结构,最后用一个脱机手写体数字识别的实例验证了该方法的有效性。     

基于粗糙集-BP神经网络的垃圾破碎机故障诊断

针对目前垃圾破碎机故障诊断效率低的问题,设计了一种基于粗糙集理论与BP神经网络的故障诊断系统。结合粗糙集理论和BP神经网络的优点,首先利用粗糙集对原始故障诊断样本进行处理,然后对条件属性进行约简,删除冗余的信息,减少神经网络输入端的数据,从而简化神经网络的结构。并将基于粗糙集-BP神经网络的故障诊断系统对垃圾破碎机进行故障诊断。利用粗糙集对故障知识进行约简,简化BP神经网络结构,提高故障诊断的速度及准确度。将此方法应用于某型号垃圾破碎机的故障诊断中,诊断结果表明所提诊断方法可简化神经网络结构,提高诊断效率。     

基于矢谱和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

矢谱融合了转子同源双通道的信息,能准确反映转子运动状态．粗糙集理论是一种对决策表进行简化,去除冗余属性的数据分析和处理方法．提出了基于矢谱和粗糙集理论的旋转机械故障诊断方法．计算了旋转机械振动4种典型故障的矢谱征兆,使用粗糙集理论对其进行约简,根据约简的结果生成矢谱诊断规则,并利用得到的规则对故障测试样本进行了诊断．结果表明：相对于单通道数据,基于矢谱和粗糙集理论的故障诊断不仅简化了诊断规则,而且明显提高了故障诊断的准确率．     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统研究

在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上 ,引入粗糙集理论以解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发 ,运用粗糙集理论进行约简 ,构建专家系统知识库模型。通过计算规则隶属粗糙度 ,来表示诊断规则的置信程度。利用推理机和故障事例库 ,实现对知识库的动态维护。     

车床式泡沫塑料切割台设计与实现

车床式泡沫塑料切割台,其外形结构与车床相似。在泡沫坯体夹具和切割刀夹具以及引电机构共同作用下,用电热丝刀具切割泡沫材料。刀架承载着切割刀能在垂直于XZ和YZ平面方向上作旋转切割,也能在横向和纵向方向上作平面切割,还能调整刀架角度作斜面切割。由于有尺寸定位机构和走刀量的控制机构,使得切割过程能按设定的尺寸准确加工,产品表面光滑平整。毛坯夹具带有锁紧机构,能控制毛坯在YZ平面上作任意角度旋转。设备采用的刀具有不同种类,分为旋转切割刀、平面切割刀以及阶梯孔切割刀,以方便切割不同结构的泡沫制品。