基于RS-Fuzzy ART的设备状态监测方法研究

• 作者: 安若铭 王红懿 谷吉海
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 决策矩阵 参数约简 Fuzzy ART 状态监测
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 机械与包装工程
• 页码范围: 733-737
• 页数: 5页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2008.06.022

摘要

针对Fuzzy ART神经网络在多工况设备状态监测中存在的学习时间过长问题,提出一种基于粗集约简的RS-Fuzzy ART状态监测方法.该方法利用粗集的信息决策表和决策矩阵对设备的监测参数进行约简提取,降低Fuzzy ART输入向量的维数.监测实例结果表明,采用粗集约简提取的监测参数与原监测参数具有相同的监测能力,且可极大缩短网络的学习时间.若将约简提取的监测参数进行联合监测,还可间接消除由于传感器故障或信号传输错误引起的误报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安若铭	哈尔滨工业大学航天学院	17	97	7.0	9.0
2	谷吉海	哈尔滨商业大学机电工程系	29	137	7.0	10.0
3	王红懿	哈尔滨商业大学机电工程系	1	0	0.0	0.0