| 基于粗糙集-神经网络系统的轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 周天沛. 基于粗糙集-神经网络系统的轴承故障诊断[J]. 轴承, 2008, 0(2): 39-42 |
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| 作者姓名： | 周天沛 |
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| 作者单位： | 徐州工业职业技术学院,机电工程系,江苏,徐州,221140 |
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| 摘 要： | 针对神经网络在故障诊断中存在着输入属性维数多和数据量庞大的缺点,利用粗糙集理论对原始数据进行约简,并剔除其中不必要的属性,构建了优化的粗糙集-神经网络系统.实例分析表明,使用该系统能够减少故障诊断的时间.
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| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 粗糙集 神经网络 粗糙集理论 神经网络 网络系统 轴承故障诊断 System Network Rough Based Method Fault Diagnosis 时间 使用 分析表 优化 输入属性 约简 数据量 利用 维数 存在 |
| 文章编号： | 1000-3762（2008）02-0039-0004 |
| 收稿时间： | 2007-10-08 |
| 修稿时间： | 2007-10-26 |
Bearing Fault Diagnosis Method Based on Rough Set-Neural Network System |
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| ZHOU Tian-pei. Bearing Fault Diagnosis Method Based on Rough Set-Neural Network System[J]. Bearing, 2008, 0(2): 39-42 |
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| Authors: | ZHOU Tian-pei |
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| Abstract: | To the condition of many input dimensions and lots of data in neural network fault diagnosis,some reductions of data are derived based on rough sets theory and unessential attributes are eliminated,an optimized rough set-neural network intelligent system is established.Through analyzing for instance,the time of fault diagnosis can be reduced by using the system. |
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| Keywords: | rolling bearing fault diagnosis rough sets neural network |
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