發(fā)布時間：2017-07-07 20:09

  本文關鍵詞：基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡的飛機電子系統(tǒng)故障診斷方法研究

  更多相關文章： 故障診斷 粗糙集 屬性約簡 神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：民航作為重要的交通運輸部門,發(fā)展越來越快。民航的快速發(fā)展,使得飛機的更新?lián)Q代也越來越快,很多飛機老齡化越來越嚴重,這樣就會使飛機在運行的過程中發(fā)生很多故障。故障的存在就會影響到飛行的安全,所以飛機故障的檢測與維修就成為了重要的任務。飛機本身是一個復雜的系統(tǒng),其故障類型及影響也是紛繁復雜的。在飛機的運營過程中,一些故障的發(fā)生可能會帶來災難性的后果,如何正確及時地診斷出飛機的故障對保證飛機安全地運營十分重要。飛機維修效率的低下和維修量的急劇增加使得飛機維修中故障檢測的準確性和快速性成為了必需的研究方向。目前,對飛機復雜系統(tǒng)所進行的智能故障診斷已成為提高維修效率的研究重點粗糙集理論是一種新的處理模糊和不確定性知識的數(shù)學工具,具有處理數(shù)據(jù)能力強、算法簡單、易于實現(xiàn)的特點。本文收集了航空公司B737飛機自動飛行系統(tǒng)故障信息利用粗糙集分析,經(jīng)過屬性的約簡和值約簡找出關鍵條件屬性并且得出了簡單的故障診斷規(guī)則,這樣就解決了系統(tǒng)故障原因診斷不明或原因眾多的問題,具有一定的現(xiàn)實意義;神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于飛機系統(tǒng)故障的識別與分類,將原始數(shù)據(jù)利用粗糙集刪除冗余屬性,得到數(shù)據(jù)中的核心內容并將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù),減少樣本容量,簡化神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程,克服了神經(jīng)網(wǎng)絡對于訓練樣本過大而造成的一些問題,從而實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡和粗糙集理論的有機結合,使得神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練更加的快速和精確。
【關鍵詞】：故障診斷 粗糙集 屬性約簡 神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V267;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章緒論9-13
• 1.1 課題研究背景和意義9
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀和發(fā)展方向9-11
• 1.3 論文的主要內容與結構安排11-13
• 第二章粗糙集理論基礎13-20
• 2.1 知識及其表達13-14
• 2.2 粗糙集的基本概念和運算方法14-16
• 2.3 知識的約簡16-17
• 2.4 決策系統(tǒng)屬性約簡及其算法17-19
• 2.5 本章小結19-20
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡理論及其應用20-30
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡概述20
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的特點及其應用20-22
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的特點20-21
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的應用21-22
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型22-24
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡24-27
• 3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構24-25
• 3.4.2 BP網(wǎng)絡的學習算法25-27
• 3.5 粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡結合的可行性27-29
• 3.6 本章小結29-30
• 第四章 粗糙集理論在飛機系統(tǒng)故障診斷中的應用30-46
• 4.1 故障數(shù)據(jù)的獲取及處理30-32
• 4.2 決策表建立及約簡32-37
• 4.2.1 經(jīng)典屬性約簡算法的不足33
• 4.2.2 對不相容決策表的處理33-34
• 4.2.3 差別矩陣的化簡和屬性的選取34-35
• 4.2.4 改進算法步驟35-37
• 4.3 值約簡及規(guī)則獲取37-38
• 4.3.1 引言37
• 4.3.2 改進的值約簡算法流程37-38
• 4.4 實例分析38-44
• 4.5 本章小結44-46
• 第五章 基于粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡的飛機系統(tǒng)故障診斷46-54
• 5.1 概述46
• 5.2 粗糙集與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結合方式46-47
• 5.2.1 松散耦合方式46-47
• 5.2.2 緊密耦合方式47
• 5.3 粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡融合診斷47-52
• 5.3.1 思路分析及算法流程47-49
• 5.3.2 實例分析49-52
• 5.4 本章小結52-54
• 第六章結論與展望54-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59-60
• 作者簡介60

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 胡可云,陸玉昌,石純一;粗糙集理論及其應用進展[J];清華大學學報(自然科學版);2001年01期

2 李孟歆,吳成東,夏興華,YongYue;粗糙集理論及其應用[J];沈陽建筑工程學院學報(自然科學版);2001年04期

3 張化光,梁洪力;基于兩種新型算子的粗糙集運算[J];東北大學學報;2003年11期

4 姚小群,陳統(tǒng)堅,姚錫凡;基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)發(fā)掘算法[J];機床與液壓;2003年04期

5 熊萍,程華斌,吳曉平;基于粗糙集理論的一種綜合定權法[J];海軍工程大學學報;2003年01期

6 譚思云,張青枝,李志明;基于粗糙集的分類和規(guī)則歸納法[J];武漢理工大學學報;2003年02期

7 畢義明,王漢功,陳桂明;基于粗糙集理論的裝備戰(zhàn)損評估方法[J];裝備指揮技術學院學報;2004年05期

8 孫海軍,蔣東翔,錢立軍,戰(zhàn)祥森;基于粗糙集理論的旋轉機械故障診斷方法[J];動力工程;2004年01期

9 車增強,李丙才,楊青年,頡振群,傅應霞,趙榮泳;粗糙集理論簡介及其在電站行業(yè)中的應用潛力分析[J];移動電源與車輛;2004年04期

10 代春艷;粗糙集理論及其應用發(fā)展綜述[J];重慶工商大學學報(自然科學版);2004年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黎文航;陳善本;王兵;;粗糙集理論在焊接中的應用綜述[A];第十一次全國焊接會議論文集（第2冊）[C];2005年

2 尹宗成;;粗糙集理論在我國糧食產(chǎn)量預測中的應用[A];現(xiàn)代農(nóng)業(yè)理論與實踐——安徽現(xiàn)代農(nóng)業(yè)博士科技論壇論文集[C];2007年

3 鄒剛;滕書華;孫即祥;陳森林;敖永紅;;一種粗糙集優(yōu)化協(xié)同原型模式約簡分類方法[A];第十四屆全國信號處理學術年會(CCSP-2009)論文集[C];2009年

4 葛麗;傅彥;;粗糙集在科學數(shù)據(jù)屬性約簡中的應用[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2004年

5 陳雪飛;;粗糙集分類中耦合數(shù)據(jù)的處理方法研究[A];2008年全國開放式分布與并行計算機學術會議論文集(上冊)[C];2008年

6 肖健梅;蘆曉明;王錫淮;;集裝箱起重機防搖系統(tǒng)粗糙集控制[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

7 王印松;馮康;;主汽溫調節(jié)系統(tǒng)性能評價的粗糙集實現(xiàn)方法[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

8 王紅萍;萬程亮;金彥豐;;應用粗糙集理論的對抗效果權重確定方法[A];2009’中國西部地區(qū)聲學學術交流會論文集[C];2009年

9 王莉;周獻中;;一種基于粗糙集的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型在鋼材力學性能預測中的研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第二分冊）[C];2009年

10 卓明;王麗珍;譚旭;;基于粗糙集近似集擴展的規(guī)則提取算法[A];第十七屆全國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2000年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 馬希驁;概率粗糙集屬性約簡理論及方法研究[D];西南交通大學;2014年

2 唐孝;基于粗糙集的知識發(fā)現(xiàn)方法及其在ECG信號識別中的應用[D];電子科技大學;2015年

3 曾凱;鄰域粒化粗糙計算的關鍵技術研究與應用[D];電子科技大學;2015年

4 鮑忠奎;面向不確定信息系統(tǒng)的粗糙集擴展模型研究[D];合肥工業(yè)大學;2015年

5 王永生;基于粗糙集理論的動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘關鍵技術研究[D];北京科技大學;2016年

6 薛佩軍;正負域覆蓋廣義粗糙集與知識粗傳播研究[D];山東大學;2007年

7 孔芝;粗糙集理論若干問題的研究與應用[D];東北大學;2009年

8 秦中廣;基于粗糙集的交叉研究及其在中醫(yī)診斷的應用[D];華南理工大學;2002年

9 劉少輝;知識發(fā)現(xiàn)中粗糙集理論的研究[D];中國科學院研究生院（計算技術研究所）;2003年

10 鄧大勇;基于粗糙集的數(shù)據(jù)約簡及粗糙集擴展模型的研究[D];北京交通大學;2007年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 江飛;粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法研究[D];西安石油大學;2015年

2 何理榮;粗糙集理論在銀行信貸風險評估中的應用研究[D];華南理工大學;2015年

3 張德齊;基于粗糙集理論的電機故障診斷方法研究[D];渤海大學;2015年

4 楊禮;基于粗糙集的公路交通安全預警研究[D];西南交通大學;2015年

5 聶萌瑤;基于泛系串并模型的粗糙集概念擴展與拓撲空間[D];蘭州大學;2015年

6 徐鵬;基于粗糙集的建筑起重機械安全精細化評價研究[D];西安建筑科技大學;2015年

7 孫宇航;粗糙集屬性約簡方法在醫(yī)療診斷中的應用研究[D];蘇州大學;2015年

8 張曼;基于粗糙集和包含度的聚類分類算法研究[D];青島理工大學;2015年

9 車世遠;基于群搜索優(yōu)化粗糙集的腦科學數(shù)據(jù)研究[D];大連海事大學;2015年

10 林哲;基于粗糙集的馬田系統(tǒng)研究及其在銀行直接營銷客戶分類中的應用[D];南京理工大學;2015年

，

本文編號：531630