粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法研究.pdf

1、文章分析了最近幾年來故障診斷技術(shù)和診斷系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，對常見的幾種故障診斷方法進行了簡要的評述，分析了故障診斷技術(shù)的理論基礎(chǔ)，研究了基于粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的智能診斷專家模型。
　　本文的主要工作包括以下幾點內(nèi)容:
　　(1)通過時域和頻域方法對齒輪箱振動信號進行特征分析，分析結(jié)果未能滿足故障診斷的要求，本文采用子帶能量特征提取方法完成信號的特征值提取。
　　(2)采用SOM網(wǎng)絡(luò)對原始故障數(shù)據(jù)中的連續(xù)屬性進行離散化;本文

2、采用基于差別矩陣的屬性約簡算法，并對其改進算法進行研究:即對矩陣中的單屬性元素和包含單屬性元素的其他元素加以處理，使計算量大為減少，提高計算效率。
　　(3)著重分析了相容決策表和不相容決策表在計算差別矩陣時的不同，對不相容決策表在生成差別矩陣時可能出現(xiàn)的錯誤進行了研究，并指出可改進之處，最后對不相容決策表中基于差別矩陣的約簡算法進行了分析。
　　(4)用基于差別矩陣的改進算法和BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合來進行齒輪箱的故障診斷，診斷結(jié)果