MMAS与粗糙集在齿轮箱故障诊断中的应用

• 作者: 康海英 张俊武 沈仁发 郑海起 金海薇
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集理论 属性约简 最大-最小蚂蚁系统 决策规则
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 190-194
• 分类号: TH165.3
• 字数: 4872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2010.11.041

摘要

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性知识的数学工具,属性约简是粗集理论研究的重要内容,属性约简算法有很多种,而计算一个最佳约简是NP难问题.为了能够有效地获取信息系统的约简,提出了一种新的约简算法.该算法选择最大-最小蚂蚁系统(MMAS),以Fisher准则作为启发式信息来提高搜索效率,将蚁群优化算法引入属性约简中,利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简,形成清晰、简明的故障诊断规则,为下一步的故障诊断打下了坚实的基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金海薇	装备指挥技术学院重点实验室	6	33	3.0	5.0
2	郑海起	军械工程学院火炮工程系	166	1911	24.0	33.0
3	康海英	军械工程学院火炮工程系	35	423	11.0	20.0
4	沈仁发	军械工程学院火炮工程系	9	35	3.0	5.0