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摘要:
提出了一种基于软计算的转子故障诊断方法.该方法充分利用软计算中的模糊集合理论,人工神经网络,粗糙集理论和遗传算法等计算方法优势,弥补它们相互的不足,进行故障诊断.首先利用粗糙集理论对样本数据进行初步规则获取,并计算规则的依赖度和条件覆盖度,然后根据这些规则进行网络设计,其中,网络隐层节点的数目等于规则的数目,初始网络权重由规则的依赖度和条件覆盖度确定,最后用遗传算法对模糊神经网络参数进行优化.使用该网络对转子类常见故障进行诊断.实验表明,和一般模糊神经网络相比,这种基于软计算的诊断方法具有训练时间短、诊断准确率高的特点.
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文献信息
篇名 一种基于软计算的转子故障诊断方法
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 软计算 转子 故障诊断 粗糙集 模糊神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 77-80,88
页数 5页 分类号 TP391|TH17
字数 4408字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3835.2005.01.021
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振动与冲击
半月刊
1000-3835
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大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
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