基于案例推理的电机故障诊断方法研究

• 作者: 李媛媛 王福忠
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电机 案例推理 主成分分析 熵权法 属性约简
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 检测与监控
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TD534
• 字数: 2904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2018.12.003

摘要

为了提高电机的使用寿命,提出将案例推理技术应用到电机的故障诊断中.首先,根据给出的案例集,为了能快速且能准确的给出决策,引入主成分分析进行属性约简;然后,采用熵权法计算各属性的权重值,使用加权KNN检索方法计算源案例与目标案例之间的相似度;最后,提出的方法和无权重案例检索方法、典型的BP神经网络进行对比分析.结果表明:此方法的案例检索的准确率较高,验证该方法具有有效性与可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院	145	738	11.0	18.0
2	李媛媛	河南理工大学电气工程与自动化学院	5	36	3.0	5.0