隨著現(xiàn)代工業(yè)的迅速發(fā)展,人們對工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的安全性和可靠性要求的越來越高。因此,建立和發(fā)展智能故障診斷系統(tǒng),保證常見旋轉(zhuǎn)機(jī)械的安全可靠運(yùn)行,具有非常重要的意義。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷,主要根據(jù)各種癥狀（如振動(dòng)頻譜、波形特征、軸心軌跡、相關(guān)運(yùn)行參數(shù)等）,判斷出各種故障。在現(xiàn)有的智能故障診斷方法中,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng),都由于知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)描述的多樣化和不確定性,知識(shí)的獲取和有效處理常常成為“瓶頸”。近年來,基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)分析方法得到了廣泛應(yīng)用,粗糙集理論擅長處理模糊和不精確數(shù)據(jù),具有很強(qiáng)的知識(shí)獲取能力。本文就其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的知識(shí)獲取進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容包括:1、全面闡述粗糙集理論的基本概念,對與旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷知識(shí)獲取密切相關(guān)的概念進(jìn)行了說明。2、對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的特點(diǎn)和診斷過程進(jìn)行了闡述。建立基于粗糙集的知識(shí)獲取模型,并對已有的知識(shí)獲取約簡算法進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上,提出一種關(guān)注邊界域細(xì)化的基于正向近似的規(guī)則提取算法。3、利用提出的算法,以木板材機(jī)械的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,并與原有的約簡算法提取結(jié)果相比較,證明了本文提出算法的可行性及一定的提高之處。 

【文章來源】：蘇州大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

程序在Matlab上的運(yùn)行（a）

程序在Matlab上的運(yùn)行（b）

程序在Matlab上的運(yùn)行（c）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動(dòng)故障分析與診斷[D]. 陳書凱.南京航空航天大學(xué) 2005
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本文編號(hào)：3080163