基于分类树归纳的模糊轴系诊断规则抽取

• 作者: 孟大为
• 来源期刊: 节能技术
• 学科: 工学
• 关键词: 轴系故障诊断 归纳学习 分类树 规则抽取
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与测试
• 页码范围: 331-334,347
• 页数: 5页
• 分类号: TK261
• 字数: 2892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6339.2005.04.013

摘要

轴系故障一直是困扰电力生产的主要问题,基于专家系统的轴系故障诊断方法存在知识获取困难、诊断精度不高的问题.本文提出了基于归纳学习的分类树构造方法,实现从运行数据中提取诊断规则,分析了基于分类归纳的诊断规则抽取方法对噪声的容忍能力,在不同噪声类型和噪声规模下,分析发现属性约简和剪枝技术都能有效提高诊断规则的泛化性能.本文进一步提出了将数值型规则转化为模糊规则,提高诊断规则的可理解性和推广能力,为实现故障诊断系统的自学习提供了可行的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟大为		1	2	1.0	1.0