一种混合智能故障诊断方法及柴油机故障诊断

• 作者: 李恒宾 马文朋
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 粗糙集理论 神经网络 柴油机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 5149-5153,5162
• 分类号: TK421|TP29
• 字数: 3686字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2012.21.004

摘要

提出了一种模糊聚类、粗糙集理论与神经网络集成的混合智能故障诊断方法.引入聚类有效性函数和点分布密度函数.对模糊c-均值聚类算法进行改进,形成了自适应模糊聚类算法并依据该算法将连续的故障特征值离散化.应用粗糙集理论处理离散化的故障诊断数据.采用基于信息熵的方法,约简冗余的故障特征.依据约简结果构建神经网络,采用遗传算法优化网络的权值和阈值.将该方法用于柴油机气门故障诊断,并与普通神经网络进行对比.结果表明,该方法提高了故障诊断的正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李恒宾	青海交通职业技术学院汽车工程系	24	35	3.0	5.0
2	马文朋	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	11	145	7.0	11.0