文档介绍：粗糙集一神经网络在机械故障诊断中的应用研究摘要本文分析了近年来故障诊断技术的研究现状和故障智能诊断系统的发展现状,对现有的各种故障诊断方法进行了分析与评述,介绍了故障诊断技术的理论基础,指出了现有故障诊断系统中存在的问题和局限。本文研究的重点在于基于差别矩阵属性约简的改进算法,并将该属性约简改进算法和神经网络理论相结合应用到旋转机械及轴承的故障诊断之中。以大型旋转机械和轴承故障诊断为例,改进了粗糙集理论与神经网络集成的故障诊断实施方案:首先应用基于差别矩阵的改进算法对旋转机械振动和轴承故障诊断的决策系统进行约简,得到更为简明的最优诊断规则;然后根据最优决策系统建立虰窬缃泄收险锒稀J导试怂表明基于差别矩阵的改进算法简单明了,计算量小,简化了网络结构,提高了训练效率。针对轴承故障诊断中数据量大和属性多的特点,本文采用分块决策表和分块矩阵的策略来处理,彰显出基于差别矩阵的改进算法在处理大数据时的优越性。本文的主要创新性工作如下:源植诩谢诓畋鹁卣笫粜栽技蛩惴ń懈慕杭赐ü跃卣笾单属性元素及包含单属性的元素数学最简化,使计算量大为减少,并且减少了出错机率。氐闾致倭讼嗳莺筒幌嗳菥霾弑碓诩扑悴畋鹁卣笫钡牟钜欤圆幌容决策表在计算差别矩阵时可能出现的错误进行了研究,指出了可改进之处,并针对不相容决策表中的基于差别矩阵属性约简算法提出了改进。ǜ慕鳭,的粗糙集理论与缂傻墓收险锒鲜凳┓桨赣τ太原理:【大学硕士研究生学位论文;
‘行轴承故障谬断作了对比研究,采用本文方法在处理数据爵袂速,不容易到旋转机械故障诊断研究中,在平台上进行了实验验证。比较验证了采用该方案的优越性。没诓畋鹁卣蟮母慕惴ê虰缦嘟岷侠炊灾岢薪泄收险断,数字仿真结果表明采用该方法完全正确。并且本文与采用其他方法迸出错。关键词:粗糙集,神经网络,差别矩阵,属性约简,故障诊断太原理工大学硕士研究生学位论文
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第一章绪论研究意义随着生产和科学技术的进步与发展,机械设备愈来愈复杂,自动化水平日益提高,现代控制系统正朝着大规模、复杂化的方向发展,设备在运行过程中如果发生故障,则有可能造成一定程度的经济损失,增加生产成本,更有甚者有可能造成人员伤亡和不良虑八樟5那卸当蠢说缯臼鹿剩孤斗派湫晕镏剩斐嗳怂劳觯蚓用开展故障诊断的目的就在于,通过各种监测手段,判断机械设备和系统的运行状态是否正常。若设备异常,则经过分析,判断故障原因,便于维修;或者在故障未发生之現L岣吒丛酉低澈蜕璞傅目煽啃钥1倭艘惶跣碌耐揪叮且幻庞τ眯徒徊嫘匝Э疲饕I婕跋执刂评砺邸⒖煽啃岳砺邸⑿藕糯怼模式识别、计算机工程、人工智能、电子技术、应用数学等学科,与容错控制、鲁棒控的社会影响。笔者曾工作过的国内某最大的彩色显象管玻壳生产基地,每条生产线每年的维修成本高达蛉嗣癖遥沂庇腥嗽鄙瞬斜ǜ妗历史上,由于设备和系统的故障造成的巨大经济损失和重大人员伤亡时有报道。年,山西大同电厂万汽轮机组毁坏,直接经济损失多万元;年背井离乡,损失达亿美元,核污染至今犹存;年,秦岭电厂只转子飞车,损失高达谠#辏髂虾娇展就苫⑸驳兀组人员和名乘客全部遇难;年,华航漳眩昝拦缏妆日绾藕教飞机的坠毁。这些都充分说明了提高系统和设备的可靠性与安全性具有十分重要的现实意义。前,预报可能发生的故障,以便提前采取措施避免发生事故。故障检测与诊断技术解决系统与设备的可靠性、安全性、提供科学决策的关键技术之一。制、自适应控制、智能控制等有着密切的联系А近年来,际跫旱玫焦首远刂平绲母叨戎厥樱晌W远刂屏煊虻囊桓鲋要分支。中国自动化学会于年成立了技术过程的故障诊断与安全专业委员会;年,中国崮家自然科学基金委员会设立了重点项目:“复杂工程系统的快速自动故障诊太原理工大学硕士研究生学位论文
际踔械幕靖拍睢⑵兰壑副旰脱芯磕谌本文重点研究基于粗糙集一神经网络的机械故障诊断技术,课题来源于山西省自然科学基金“基于思维进化一粗糙集的图像处理理论与技术吞砉ご学校科技发展基金“基于粒计算一人工神经网络算法的故障诊断技术”.—涸诠收戏⑸螅莨收系睦啾穑现爻潭取断与容错控制研究”,将际醯难芯孔魑?刂瓶蒲в畔确⒄沟目翁庵弧粗糙集理论是上世纪年代初发展起来的一种新的软