基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

• 作者: 李屹 李虎成 邱建东
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机车滚动轴承 粗糙集 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 526-530
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 2583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2014.03.041

摘要

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱建东	兰州交通大学机电技术研究所	35	190	8.0	12.0
2	李屹	兰州交通大学机电技术研究所	2	12	1.0	2.0
3	李虎成	兰州交通大学机电技术研究所	4	20	2.0	4.0