基于粗糙集理论的数控机床智能故障诊断研究

• 作者: 傅建中 姚鑫骅 徐月同 陈子辰
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 智能故障诊断 粗糙集 证据理论
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机技术、电信技术
• 页码范围: 1719-1724
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2008.10.013

摘要

面向数控机床智能化发展需求.提出了基于数据挖掘技术的智能故障诊断方法.建立机床智能诊断单元的系统框架,框架由状态监控及特征信号采集、历史故障数据分析及诊断规则获取、故障推理机制3个功能模块组成.重点研究诊断规则的获取技术,提出了基于粗糙集理论的故障诊断决策规则生成算法.算法充分利用信息决策系统的特性,通过简化对不必要属性和核心属性的分析,并引入回溯思想计算约简集,有效降低了属性集约简的计算复杂度,提高规则求取效率.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制.实例研究证明该方法可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈子辰	浙江大学机械工程学系	272	5059	38.0	56.0
2	傅建中	浙江大学机械工程学系	150	2422	26.0	43.0
3	徐月同	浙江大学机械工程学系	27	493	12.0	22.0
4	姚鑫骅	浙江大学机械工程学系	20	227	8.0	15.0