基于RS-ANN的汽车发动机故障诊断分析  

Fault diagnosis for gasoline engine based on RS-ANN

作　　者：田丽[1] 高来鑫[1] 王静[1] 王蒙[1] 邓阅[1] 

机构地区：[1]安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000

出　　处：《安徽工程大学学报》2011年第3期33-35,共3页Journal of Anhui Polytechnic University

摘　　要：利用粗糙集理论对知识的约简能力及神经网络的分类能力,构建粗糙集-神经网络(RS-ANN)故障诊断组合模型;并将该模型应用于汽车发动机故障数据进行实例验证,该模型诊断速度快,故障诊断正确率高.Considering the simplification ability of rough set theory and the classification ability of artificial neural network,a rough set-neural network combinatorial fault-diagnosing model is constructed.The practical application to fault diagnosis for gasoline engine verifies that the model has comparably fast and accurate diagnosing abilities.

关 键 词：粗糙集(RS) 人工神经网络 故障诊断 粗糙集-神经网络(RS-ANN) 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]