基于多传感器信息融合双进双出磨煤机料位检测

为解决双进双出磨煤机难于实现整个运行工况精确料位检测这一问题,提出一种基于多传感器信息融合的料位检测方法,融合系统由粗糙集和模糊神经网络来实现.根据磨煤机的工作特性将其运行工况分为三个区间,应用粗糙集理论分析不同区间中各传感器信息对于融合的重要性和决策规则的置信度,再利用粗糙集分析结果构成模糊设计网络来实现从多传感器信息到磨煤机料位的映射,并将粗糙集分析得到的属性重要度和规则置信度引入到模糊神经网络的学习过程中.通过试验结果证明研究方法的有效性,能够实现各工况较为精确的料位检测.     

基于粗糙集理论两相流流型辨识方法研究

本文提出了一种基于粗糙集理论和电容层析成像系统辨识两相流流型的新方法。该法通过对极板电容测量数据进行属性分析，然后根据粗糙集理论化简属性，最后根据分类规则进行流型辨识。本流型辨识方法决策规则简单适合在线测量。仿真结果表明：此方法在两相流流型辨识中具有较高的判别精度。也为两相流流型提供了一种有效的手段。     

基于粗糙集知识获取的转子轴承系统故障诊断知识库构造研究

利用粗糙集理论从信息系统中知识获取与知识发现的功能，对转子轴承系统状态监测与故障诊断系统中知识库构造进行了研究。通过对粗糙集理论用于智能决策过程和诊断监测数据特性的分析，获得了数据表中连续属性值离散化映射、条件属性集与决策属性集记录的完备性是诊断知识获取与知识发现前提条件的结论。建立了基于粗糙集方法从数据库中知识获取和知识发现的诊断知识库模型，设置的连续属性值离散化步骤具有实现知识库决簏规则扩展的特点。     

变精度粗糙集理论VPRS在镇流器智能检测中的应用

将变精度粗糙集理论VPRS引入电子镇流器的在线质量检测中,提出了一种基于变精度粗糙集理论的知识发现模型。在满足检测工艺流程要求的条件下,增加了对于不一致检测规则的容错处理能力。在此基础上,经过属性约简和属性值约简,得出了有用的智能检测规则。通过镇流器质量检测的工程实例,验证了该知识发现模型的有效性。     

基于变精度粗糙集的缸体加工特征工艺规则提取及更新方法

首先,针对缸体加工工艺设计过程中属性复杂多样,规则提取困难,且泛化性差等问题,基于变精度粗糙集理论对缸体特征加工工艺规则进行提取和更新,使工艺规则具有更强的适应能力。其次,通过工艺属性预处理及基于核属性的约简方法,实现了属性约简和规则提取,并提出基于规则支持度和准确度的更新方法,对新旧规则多种情况处理,进而实现规则库内容的更新。最后,以发动机缸体加工为例,通过工艺规划软件验证了所提方法的可行性和有效性。     

粗糙集在滚动轴承故障诊断中的应用

对滚动轴承几种常见点蚀故障的振动信号特征值进行分析,使用粗糙集基于熵的离散化算法进行属性离散化,并采用基于属性重要度的启发式约简算法进行属性约简,然后选用径向基核函数的支持向量机将经过属性约简的特征向量输入支持向量机训练,建立支持向量机模型并进行故障识别与诊断。实验分析结果表明,应用粗糙集和支持向量机相结合的混合智能诊断方法,将粗糙集作为支持向量机的前置系统对数据进行预处理,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量和故障诊断决策系统的规则数,使支持向量机输入端数据量大大减少,提高系统的处理速度,对于滚动轴承振动信号的故障模式识别可以获得良好的效果。从而验证了粗糙集理论对滚动轴承故障诊断的有效性以及其应用价值。     

基于粗糙集的感性知识关联规则挖掘研究

为有效获取概念设计中的感性信息,提出了一种基于粗糙集的感性知识关联规则挖掘方法.首先,在用户进行感性调查与产品造型特征组合评价的基础上,运用统计学方法,生成一个由感性词汇索引的决策表;其次,通过粗糙集理论对相关属性进行约简,以提取对相应感性评价贡献较大的造型特征;再次,进一步构造出基于粗糙集的关联运算法则及规则合并,以缩小决策表规模.最终得到了关键特征对感性描述的强关联规则集,并以此引导概念设计定位和开发.实例证明,该方法在手机产品的感性知识关联规则挖掘中得到了较好的应用.     

粗糙集规则获取在旋转注水机组故障诊断中的应用

粗糙集理论能够有效地处理不精确、不完整的数据和知识,并从中发现隐含知识,提示潜在规律。提出一种基于粗糙集理论的大型旋转机械故障诊断和知识获取模型。该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发, 构建决策表,通过属性约简和基于分明矩阵的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。基于该模型以某旋转注水机组故障分析为例,从来自实际的经验数据获取旋转注水机组转子故障诊断的规则知识,其属性约简率可达25％,并能有效解决旋转注水机组故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,验证了其有效性。     

基于粗糙集理论的磨削烧伤与砂轮磨钝在线监测

研究了基于粗糙集理论的在线辨识磨削烧伤和砂轮磨钝的新方法,以测取信号、计算敏感特征量、构造辨识砂轮磨损和磨削烧伤的知识表示系统、连续属性离散、分类模式的合并、属性约简、知识提取的顺序对获取的信息进行处理,提取判别规则,进而通过判别规则来辨识磨削烧伤和砂轮磨钝,辨识结果与实验数据相符,理论和实验表明,采用粗糙集理论来解决多品种、小批量生产方式中的分类辨识非常有用。     

基于粗糙集扩展模型的采煤机设计领域知识获取

为实现经验知识的获取与重用,分析了面向产品实例的经验性知识获取策略,研究了基于粗糙集扩展模型的采煤机设计领域知识获取方法,对改进后的算法进行试验验证,结果表明,该方法有效解决了经典粗糙集理论与广义邻域粗糙集模型无法处理的混合数据模式的决策系统问题。结合采煤机方案设计中的总体参数确定过程,构造了采煤机总体技术参数知识获取模型。经实例验证,该模型能够有效进行属性约简和规则提取,为进一步知识推理奠定了推理基础。