基于粗糙集和TS-ANN的柴油机故障诊断推理

• 作者: 祝元仲 肖露欣 谢春明
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 故障诊断 粗糙集 BP神经网络 禁忌搜索
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 54-56
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文

摘要

研究了一种基于粗糙集和禁忌神经网络(Tabu Search-Artificial neural network,TS-ANN)的故障诊断方法,解决了柴油机由于激振源多而导致的故障诊断困难的问题；首先通过SOM网络实现对初始决策表的属性值离散化,使用基于属性重要度的属性简约算法实现对决策表的属性简约,从而降低输入数据维数,然后通过禁忌算法实现对神经网络的隐层神经元个数以及权、阀值进行优化,将优化后的参数代入BP神经网络后进行训练以进一步调整,最后将训练好的神经网络用于实现故障诊断推理；仿真实验证明文中的方法能精确地实现故障诊断,且与其他方法相比,诊断精度分别提高了28.34％、13.45％和9.67％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝元仲		44	141	7.0	9.0
2	谢春明		21	47	4.0	6.0
3	肖露欣		11	15	2.0	3.0