粗糙集神经网络在注水泵机组故障诊断中的研究

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目前,计算机智能已经在故障诊断中得到了广泛应用。粗糙集理论是波兰教授Z.Pawlak提出的,是一种研究不精确知识及不完整数据的表达、学习、归纳的数学工具。人工神经网络是模拟人类思维的非线性动力学系统,具有并行协同处理和可学习能力,可以实现识别与分类、优化计算、联想记忆、知识处理等功能。注水泵机组的振动数据含有注水泵机组工作状态的大量信息,是注水泵机组故障诊断的重要资料。本文利用粗糙集的属性约简、知识处理和神经网络的可学习、分类、并行处理的能力,建立粗糙集神经网络完成注水泵机组的故障诊断。本文融合粗糙集与神经网络的研究成果,先利用粗糙集理论有效降低样本特征的维数,再利用约简后样本构造网络,减少神经网络学习和运行的时间。最后利用MATLAB软件建注水泵机组故障诊断系统。网络诊断结果表明对于已学习过的样本知识,仿真结果与实际相吻合,表明该网络能够正确地进行故障诊断,粗糙集神经网络在注水泵机组故障诊断中的的研究具有一定的理论意义和实践价值。
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