AFS结构分解算法及其在故障诊断中的应用

发布时间：2020-03-21 09:46

【摘要】：自1965年,美国控制论专家查德(L.A.Zadeh)教授提出模糊集的概念以来, 模糊集与系统理论作为一门新的工程数学方法,被人们广泛研究并应用于各个领 域.文献[26-31]中提出的AFS(Axiomatic Fuzzy Set)理论是一种新的模糊数学分 析方法,在AFS理论框架内,给出了依据原始数据和相关信息确定隶属函数及 其模糊逻辑运算的一个新算法,使得隶属函数和模糊逻辑的建立更客观、严密和 统一.AFS理论已初步应用于数据挖掘,模式识别,故障诊断等领域. 用AFS理论进行故障诊断时,由于AFS结构的复杂和庞大,增加了在实际 应用中分析和诊断的难度,因而如何有效地降低AFS结构的复杂程度成为我们 关注的焦点.文献[28]在理论上论证了降低AFS结构的复杂程度的可行性.本文 在文献[28]理论研究的基础上,具体提出了AFS结构直和分解算法,实现了把一 个复杂的AFS结构划分为若干个相互独立的子AFS结构,使得同一个子AFS结 构中的元素是相互关联的,而不同子AFS结构中的元素是相互独立的,即每个 子AFS结构均是一个连通系统,从而有效地降低了分析AFS结构的难度.在此 基础上应用AFS理论进行故障诊断,引用了船用柴油机故障诊断的实例,应用 Matlab编写程序,通过这个例子,进一步检验出该分解算法客观,统一性强,并 与专家经验相一致,而且对于非常复杂的系统,应用结构分解算法就更显其优越 性.
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TH17

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本文编号：2593150