基于粗糙集—神经网络的智能混合故障诊断系统的开发

发布时间：2021-03-04 06:48

　　目前,智能混合故障诊断系统已成为故障诊断领域的研究热点。用于神经网络诊断的训练数据和诊断数据存在冗余,会影响神经网络的诊断效率;而粗糙集能在保持决策表分类能力不变的情况下,删除其中不相关或不重要的知识;所以,两者相结合将具有使故障诊断系统更加高效实用的潜力。本文以构建基于粗糙集—神经网络的智能混合故障诊断系统及其程序实现为目的,在两个方面推进了相关工作:第一,在前人研究工作的基础上,进一步优化了故障诊断的实现方法,主要包括以下内容:（1）采用SOM神经网络实现对训练样本数据的离散化。该网络通过自组织方式利用大量的训练样本数据来调整网络权值,离散化过程只需人为指定聚类数目,离散结果能比较客观地反映数据分布情况。（2）采用基于属性频率函数的启发式属性约简算法实现对离散化后数据构成的决策表进行约简。该算法使用核作为计算约简的出发点,引入属性重要性这一度量作为启发式信息;在一般情况下,能保证求得决策表的最小约简即最优约简。（3）采用引入L-M算法的BP神经网络对最优决策表进行网络训练。由于L-M算法的收敛速度要比一般的梯度下降法快得多,所以L-M算法的引入可以改善BP网络的收敛速度,从而缩短网... 

【文章来源】：浙江工业大学浙江省

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

梯度下降法训练过程

浙江工业大学硕士研究生学位论文图2一5梯度下降法训练过程毅夔矍瞬夔矍掣瓤黔夔鹦矍攀{豁羚黔︸戮黔猫︸瓢﹃袱瓢躺斯亘藩麦那崔瞬薰耀〕!!燕{薰踢摹黔…翼图2一 6Levenbe嗯一Marquardt算法动11练过程2.4.3神经网络工具箱神经网络工具箱是MATLAB环境下开发出来的许多工具箱之一，它以人工神经网络理论为基础，应用MATLAB语言构造典型神经网络的传递函数，并针对特定的网络结构进行网络设计、学习、训练和仿真。神经网络工具箱中含有丰富的工具箱函数，它们是应用MATLAB语言编写的各种网络设计和训练的子程序，网络设计者可以根据自己的需要调用工具箱中有关的设计训练仿真程序，从繁琐的编程中解放

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【参考文献】：
期刊论文
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[3]MATLAB6.5与VB混合编程中的接口技术研究[J]. 王正祥,刘载文,杨斌,薛福霞.  微计算机信息. 2006(28)
[4]浅谈VB与Matlab混合编程[J]. 郭平.  广西轻工业. 2006(05)
[5]基于粗糙集与人工神经网络的烟气机故障诊断[J]. 舒服华.  化工设备与管道. 2006(01)
[6]粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用[J]. 陈恬,孙健国.  航空动力学报. 2006(01)
[7]Windows应用程序与MATLAB接口技术的研究[J]. 董超,刘洪锦,李俊芳.  天津理工大学学报. 2005(04)
[8]基于粗糙集的飞行数据模式特征提取[J]. 谢川,倪世宏,张宗麟.  计算机工程. 2005(12)
[9]一种基于分明矩阵的启发式知识约简方法[J]. 陶志,许宝栋,汪定伟.  系统工程与电子技术. 2005(04)
[10]VB和MATLAB无缝接口编程[J]. 黄锡泉,姚竹亭.  微计算机应用. 2005(02)

硕士论文
[1]一种粗糙集和神经网络相结合的故障诊断方法研究[D]. 李冰清.太原理工大学 2005
[2]应用粗集理论解决故障诊断中的不确定性问题的研究[D]. 劳佳锋.浙江工业大学 2005
[3]智能故障诊断技术的应用与研究[D]. 陈励华.西北工业大学 2005
[4]基于ANNES的故障智能诊断技术研究[D]. 陈文清.武汉理工大学 2002
[5]智能故障诊断技术的研究与应用[D]. 付琼.大连理工大学 2002



本文编号：3062753