基于变精度粗糙集的水电机组故障诊断

【摘要】：将变精度粗糙集理论引入水电机组故障诊断中,利用变精度粗糙集属性约简方法对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用RBF神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法不仅克服了神经网络对冗余信息和有用信息识别的局限性,有效地降低了神经网络的输入信息空间维数,减小了神经网络规模,还可以弥补经典粗糙集方法对输入信息中的噪声较敏感、抗干扰能力差的不足,进而达到提高诊断准确性的目的。水电机组振动故障实例的诊断分析结果证明了该诊断方法的有效性和优越性。 【作者单位】： 西京学院电子教研室;
【关键词】： 变精度粗糙集 RBF神经网络 水电机组 故障诊断 属性约简 条件属性 主要作用 机组振动 故障分类 诊断方法
【分类号】：TM312
【正文快照】： 随着故障诊断技术的不断发展,应用于水电机组故障诊断的技术和方法也在不断改进与完善。目前存在的各种诊断方法分别从不同的途径解决水电机组故障诊断问题,神经网络诊断技术是其中最常用的方法。如文献[1]用一种改进的BP神经网络训练方法对水电机组的故障进行分析诊断,并使用

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