粗糙集理论在内燃机柱塞故障诊断中的应用  

Application of Rough Sets Theory to Diesel Engine's Plunger Fault Diagnosis

作　　者：陈海[1] 

机构地区：[1]贵州工业大学电气工程学院,贵州贵阳550003

出　　处：《贵州工业大学学报（自然科学版）》2002年第1期46-49,共4页Journal of Guizhou University of Technology(Natural Science Edition)

摘　　要：在对内燃机柱塞等故障利用神经网络进行诊断的基础上 ,引入粗糙集理论 ,对其在故障诊断特征参数属性优化中的运用进行了探索。并对故障诊断决策表进行属性约简 ,剔除其中不必要的属性 ,揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性 ,降低了神经网络构成的复杂性 ,最后给出了属性约简的结果。This paper introduces rough sets theory into ANN diagnosis system of diesel engine's plunger fault diagnosis and explores characterized parameter's attribute optimization.Unnecessary attributes are eliminated from the decision table.The redundancy in the fault diagnosis system's condition attributes is reduced,and a simplified neutral network's structure is given.

关 键 词：神经网络 故障诊断 粗糙集 属性约简 内燃机 柱塞 

分 类 号：TK407[动力工程及工程热物理—动力机械及工程] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]