基于粗糙集与人工神经网络的烟气机故障诊断

• 作者: 舒服华
• 来源期刊: 化工设备与管道
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 烟气机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 机械与密封
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: TP118
• 字数: 3663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3281.2006.01.014

摘要

提出了一种粗糙集理论与神经网络集成的烟气机故障诊断方法.首先应用SOM网络对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后根据粗糙集理论,借助遗传算法进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统.最后在最优决策系统的基础上,设计RBF神经网络对烟气机故障进行诊断.试验结果显示,该方法可以有效提高烟气机故障诊断的精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒服华	武汉理工大学机电工程学院	296	606	11.0	16.0