基于广义粗糙集与神经网络集成的旋转机械故障诊断研究

• 作者: 冯志鹏 宋希庚 薛冬新
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 故障诊断 旋转机械
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 815-820
• 页数: 6页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 4152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2003.05.040

摘要

故障诊断规则中判断条件的冗余、不完全和不确定性不利于实际应用.采用广义粗糙集理论对旋转机械振动故障诊断的非完备决策系统进行了约简,得到了更为简明的最优诊断规则;根据约简结果,建立了基于神经网络的故障诊断系统;网络的训练对比结果表明,基于粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;以诊断实例验证了广义粗糙集理论与神经网络集成进行故障诊断的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋希庚	大连理工大学内燃机研究所	104	1725	23.0	37.0
2	薛冬新	大连理工大学内燃机研究所	78	1302	19.0	34.0
3	冯志鹏	大连理工大学内燃机研究所	9	510	9.0	9.0