【摘 要】
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采煤机截割部传动系统故障源多,建立快速准确识别故障源的模型具有重要研究意义,因此提出了 一种基于粗糙集-径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断方法.首先对传动系统常见故障
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采煤机截割部传动系统故障源多,建立快速准确识别故障源的模型具有重要研究意义,因此提出了 一种基于粗糙集-径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断方法.首先对传动系统常见故障进行汇总分析,归纳为齿轮故障与轴承故障,通过粗糙集理论完成属性约简后得到最小条件属性集,然后根据粗糙集的最小条件属性集搭建RB F神经网络的拓扑结构.仿真结果表明,基于粗糙集-RBF神经网络的故障诊断模型结构更简单,训练效率及诊断准确性更高,在故障诊断中具有更好的应用效果.
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