基于粗糙集的旋转机械故障诊断知识获取方法研究

发布时间：2021-03-13 11:47

　　随着现代工业的迅速发展,人们对工业生产设备的安全性和可靠性要求的越来越高。因此,建立和发展智能故障诊断系统,保证常见旋转机械的安全可靠运行,具有非常重要的意义。旋转机械的故障诊断,主要根据各种症状（如振动频谱、波形特征、轴心轨迹、相关运行参数等）,判断出各种故障。在现有的智能故障诊断方法中,如人工神经网络和专家系统,都由于知识和经验描述的多样化和不确定性,知识的获取和有效处理常常成为“瓶颈”。近年来,基于粗糙集理论的数据分析方法得到了广泛应用,粗糙集理论擅长处理模糊和不精确数据,具有很强的知识获取能力。本文就其在旋转机械故障诊断中的知识获取进行了研究。主要内容包括:1、全面阐述粗糙集理论的基本概念,对与旋转机械故障诊断知识获取密切相关的概念进行了说明。2、对旋转机械故障的特点和诊断过程进行了阐述。建立基于粗糙集的知识获取模型,并对已有的知识获取约简算法进行了分析。在此基础上,提出一种关注边界域细化的基于正向近似的规则提取算法。3、利用提出的算法,以木板材机械的故障数据进行验证,并与原有的约简算法提取结果相比较,证明了本文提出算法的可行性及一定的提高之处。 

【文章来源】：苏州大学江苏省

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

程序在Matlab上的运行（a）

程序在Matlab上的运行（b）

程序在Matlab上的运行（c）

【参考文献】：
期刊论文
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[2]动态粒度下的粗糙集双向近似[J]. 吕国英,钱宇华,王宝丽,李茹.  计算机工程与应用. 2009(04)
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[5]设备故障智能诊断方法的研究[J]. 齐继阳,竺长安.  仪器仪表学报. 2006(10)
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博士论文
[1]基于粗糙集的决策表知识约简研究[D]. 黄国顺.华中科技大学 2007
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硕士论文
[1]基于数据挖掘技术的故障测试与诊断方法研究[D]. 宋斌.西安电子科技大学 2009
[2]基于粗糙集的属性约简算法及其应用研究[D]. 颜艳.江南大学 2008
[3]转子系统振动故障分析与诊断[D]. 陈书凯.南京航空航天大学 2005
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[5]基于虚拟仪器的大型旋转机组故障分析及趋势预测技术研究[D]. 谷玉海.北京机械工业学院 2004



本文编号：3080163