应用粒计算的混合智能故障诊断技术研究

• 作者: 何正嘉 侯照文 孙闯 张周锁
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 粒计算 邻域粗糙集 混合智能 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 48-53
• 分类号: TH17|TP18
• 语种: 中文

摘要

针对现有的混合智能故障诊断模型缺乏通用方法和混合框架,未能实现不同智能诊断方法的实质性融合和优势互补的问题,提出并构建了一种基于粒计算的混合智能故障诊断模型.该模型的核心是在邻域粗糙集中求取不同的邻域值,对故障特征集进行分层粒化,在不同粒度下获得核属性集.利用核属性集在相应粒度下构建人工神经网络和支持向量机子分类器,通过评估矩阵算法对所有粒度下全部子分类器的诊断结果进行融合集成.模型应用结果表明,分类精度随着粒度层的增加而不断提高,集成后的分类精度高于不同粒度下的所有子分类器,从而体现了粒化分层的优势和不同智能诊断方法的优势互补,为混合智能诊断提供了一种新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何正嘉	西安交通大学机械工程学院	204	7277	46.0	77.0
2	张周锁	西安交通大学机械工程学院	44	1467	18.0	38.0
3	孙闯	西安交通大学机械工程学院	5	244	4.0	5.0
4	侯照文	西安交通大学机械工程学院	1	14	1.0	1.0