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利用小波分解的频段分割特性,提取齿轮故障特征信号.对特征量进行合理的离散化处理,并与故障类别构造决策表.利用不可分辨矩阵和属性重要性给出一种属性约简和属性值约简算法,剔除了不必要的特征量,得到最小化约简规则.根据故障推理规则,构造一个结构合理、推理明晰的神经网络结构.得到很好的故障诊断结果.
基于小波和粗糙集的神经网络齿轮故障诊断
【摘 要】
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利用小波分解的频段分割特性,提取齿轮故障特征信号.对特征量进行合理的离散化处理,并与故障类别构造决策表.利用不可分辨矩阵和属性重要性给出一种属性约简和属性值约简算法
【机 构】
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燕山大学,066004
【出 处】
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2005深圳(国际)仪器仪表与测控自动化高峰论坛(IMCA)
【发表日期】
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2005年期
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