基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测

发布时间：2018-05-20 09:04

  本文选题：灰色关联分析 + 粗糙集　； 参考：《计算机应用研究》2017年09期

【摘要】：为更有效地预测设备故障,提出一种基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测模型。用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简,将冗余的数据和属性去掉,并将约简后的数据输入到BP神经网络,预测设备故障。最后以地铁信号设备故障预测为例进行实例验证,结果表明该模型预测误差更小,预测准确率更高。
[Abstract]:In order to predict equipment malfunction more effectively, a device fault prediction model based on Grey rough set and BP neural network is proposed. The two dimensions of horizontal and longitudinal dimensions are reduced by grey relational analysis and rough set theory. The redundant data and attributes are removed and the reduced data are entered into the BP neural network. The network is used to predict the fault of the equipment. Finally, an example is taken as an example to verify the subway signal equipment fault prediction. The results show that the prediction error of the model is smaller and the prediction accuracy is higher.
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71571023)
【分类号】：TP18;TP277

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本文编号：1914000