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粗糙集理论在智能故障诊断中的应用 总被引:13,自引:0,他引:13
神经网络和规则推理是智能故障诊断的两种重要方法。给出了粗糙集理论在这两种系统中的应用,粗糙集-神经网络(RNN)系统,粗糙集作为神经网络系统的预处理,仿真结果表明RNN系统提高了诊断准确率和诊断速度,粗糙集用于故障诊断专家系统的规则获取,可得出确定性规则和可能性规则。结果表明粗糙集方法能处理由于类重叠引起的样本信息不精确,不一致情况下的规则获取,消除故障诊断中的误报和漏报现象对诊断性能的影响。 相似文献
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BP网络在200MW汽轮发电机组故障模糊诊断中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前200MW汽轮发电机组曾经发生的真实故障,本文将BP网络与聚类识别方法引入故障诊断中,建立了基于BP网络的FCNN模型,研究了基于FCNN模型的200MW机组的模糊诊断方法。应用结果表明,该方法能够给出200MW机组有无故障、故障可能的位置、程度和类型,在提高诊断系统的现场适应性和诊断可靠性方面取得满意效果. 相似文献
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基于最邻近法的注塑产品设计事例检索策略 总被引:3,自引:0,他引:3
针对注塑产品特点,提出了基于粗糙集和模拟退火算法的事例最邻近检索策略。基于粗糙集对事例属性进行约简,获得了事例属性的重要度排序,以此建立了事例库的层次聚类模型和分配特征属性权重值。根据约简后的结果,将事例库组织成层次结构,可有效缩小事例搜索空间,提高检索效率。基于模拟退火算法对特征属性的权重值进行优化,通过在相似度检索模型中加入权值分配的指导信息,防止检索出的相似度系数最大的事例并非最佳事例,提高了检索的质量。应用实例表明,该方法能够有效提高基于事例的推理系统整体的检索效率与质量。 相似文献
946.
某电厂2号机组机组启动过程中出现的轴系振动故障,分别对冲车、定速、带负荷过程进行了振动监测,并根据监测数据分析,故障原因为质量不平衡所致,因此采用动平衡法消除故障。平衡加重后消除了机组振动故障,经检验机组振动情况良好。通过对该机组机组振动数据分析、故障诊断及故障处理所积累的经验,对其它大型发电机组轴系振动故障处理具有现实指导意义。 相似文献
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介绍了电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取的一种新方法 ,利用分层诊断中由断路器变位信息诊断出故障区域 ,指导决策表中条件属性的选择 ,最大限度剔除多余的条件属性 ,通过对决策表进行属性约简和值约简 ,得出故障诊断需要的诊断知识即诊断规则。说明该方法既能有效获取知识 ,又能为诊断提供一定的容错性 相似文献