不完备信息下基于流向图的故障诊断知识获取研究

发布时间：2017-12-23 15:18

  本文关键词：不完备信息下基于流向图的故障诊断知识获取研究　出处：《哈尔滨工业大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：机械设备广泛应用于生活和生产的各个领域，其安全稳定运行对社会具有极其重要的意义。恶劣的运行环境和复杂的工况，使得机械设备的状态信息表现不完全，信息监测设备故障也会使得故障诊断信息丢失。为了能够充分合理利用大量存在的不完备故障诊断信息，需要对不完备故障诊断信息下的故障诊断方法进行研究。 本文首先分析了不完备故障诊断信息产生的背景和原因，，将不同原因产生的不完备故障诊断信息进行归类，给出它们相对应的语意解释，而后给出不完备诊断信息系统的定义。通过分析粗糙集理论中的经典关系模型，以及在经典关系模型基础上建立的扩展模型，结合故障诊断的背景和不完备信息的语意解释提出了多语意量化容差关系模型，以此来分析不完备故障诊断信息。 为了能够形象具体地展现和挖掘不完备信息之间的内部关系，本文在流向图的基础上结合不完备信息的语意解释，给出了多语意不完备故障诊断决策流向图的定义；用征兆属性和征兆属性值二元组表示征兆属性值节点，给出了三种不完备征兆属性值的节点表示方法；建立了流经分支上对象集合的流量计算公式；根据多语意不完备流向图给出了故障诊断决策规则的表示方法。最后，确定了诊断规则的置信度和覆盖度及其计算公式，将其作为故障诊断规则的评价指标。 在多语意故障诊断流向图的基础上，对流向图的结构进行征兆属性层和征兆属性值节点约简，将不必要的故障征兆属性和征兆属性值节点约简掉，以获得最精简的故障诊断决策规则，其后通过对已获得的最简流向图进行优化，从而获得最优多语意故障诊断决策流向图。最后通过UCI数据库中的故障诊断数据集(Mechanical analysis Date)，使用4折交叉验证准则，验证了本文中通过多语意不完备故障诊断流向图所获得的故障诊断决策规则对不完备故障诊断信息的故障诊断，具有较高的识别率和准确度。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3

【参考文献】

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本文编号：1324406