基于MEPA-RST-NBNC的复杂设备智能故障诊断方法研究

来源 :仪器仪表学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sean1221

【摘要】

：

结合最小熵原理法（MEPA）的数据离散功能,粗糙集理论（RST）的数据分析和容错能力,以及朴素贝叶斯网络分类器（NBNC）的并行推理能力,采用串行集成思想,提出了一种基于MEPA-RST-NBNC的复

【作者】

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张超马存宝宋东许家栋

【机构】

：

西北工业大学航空学院,西北工业大学电子信息学院

【出处】

：

仪器仪表学报

【发表日期】

：

2008年12期

【关键词】

：

最小熵原理方法粗糙集朴素贝叶斯网络分类器故障诊断 minimize entropy principle approach rough set theor

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结合最小熵原理法（MEPA）的数据离散功能,粗糙集理论（RST）的数据分析和容错能力,以及朴素贝叶斯网络分类器（NBNC）的并行推理能力,采用串行集成思想,提出了一种基于MEPA-RST-NBNC的复杂设备智能故障诊断方法。首先利用MEPA实现连续条件属性的离散化,形成离散化诊断决策表;然后利用RST分辨矩阵实现故障特征的简化,并采用最大聚类比原则提取出最佳约简;最后根据约简诊断决策表建立NBNC模型来实现高效快速的诊断推理。故障诊断实例表明该方法不仅克服了RST诊断法的规则搜索和临界误判问题,而且避免了

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