基于案例推理与模糊粗糙集理论的汽轮机故障诊断系统研究  

作　　者：吴韬 

机构地区：[1]中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院

出　　处：《机电信息》2019年第33期76-78,共3页

摘　　要：案例推理(Case Based Reasoning,CBR)适于表达复杂的综合性知识,其思想和工作机制对故障诊断有重要意义。应用案例推理技术,可通过检索机制在诊断系统的案例库中对故障的征兆信息进行检索,匹配到与当前问题相似的历史案例比对后得出结论,并对新问题的知识经验进行归纳总结,作为新的案例存储到案例库中。由于汽轮发电机组的故障特征具有复杂性和多样性,应用粗糙集理论对历史案例中的故障特征进行提取,得到对故障识别有贡献的故障特征,对冗余的特征进行筛检和剔除,构建出故障诊断特征库,根据故障特征对故障模式进行识别。

关 键 词：案例推理 模糊粗糙集理论 汽轮机 故障诊断系统 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]