基于粗糙集和神经网络的密闭鼓风炉故障诊断

• 作者: 朱红求 桂卫华 谷丽姗 阳春华
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 密闭鼓风炉 故障诊断 粗糙集 神经网络 启发式约简
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 461-465
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 6348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2008.04.033

摘要

针对密闭鼓风炉过程机理的复杂性及过程信息的不确定性,研究了基于粗糙集(RS)与神经网络相结合的故障诊断方法.采用自组织映射神经网络(SOM)和条件属性依赖度相结合的方法,对连续的样本数据进行离散化,应用基于专家经验与条件属性依赖度相结合的属性重要度计算方法进行启发式RS约简,并把约简结果作为BP神经网络的输入.实验结果表明,采用该方法不仅优化了神经网络的拓扑结构,降低了神经网络的训练时间,同时大大提高了学习速度和故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红求	中南大学信息科学与工程学院	75	380	10.0	16.0
2	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
3	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
4	谷丽姗	中南大学信息科学与工程学院	3	96	3.0	3.0