【摘要】：目前,計算機智能已經(jīng)在故障診斷中得到了廣泛應用。粗糙集理論是波蘭教授Z.Pawlak提出的,是一種研究不精確知識及不完整數(shù)據(jù)的表達、學習、歸納的數(shù)學工具。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人類思維的非線性動力學系統(tǒng),具有并行協(xié)同處理和可學習能力,可以實現(xiàn)識別與分類、優(yōu)化計算、聯(lián)想記憶、知識處理等功能。 注水泵機組的振動數(shù)據(jù)含有注水泵機組工作狀態(tài)的大量信息,是注水泵機組故障診斷的重要資料。本文利用粗糙集的屬性約簡、知識處理和神經(jīng)網(wǎng)絡的可學習、分類、并行處理的能力,建立粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡完成注水泵機組的故障診斷。 本文融合粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡的研究成果,先利用粗糙集理論有效降低樣本特征的維數(shù),再利用約簡后樣本構造網(wǎng)絡,減少神經(jīng)網(wǎng)絡學習和運行的時間。最后利用MATLAB軟件建注水泵機組故障診斷系統(tǒng)。 網(wǎng)絡診斷結果表明對于已學習過的樣本知識,仿真結果與實際相吻合,表明該網(wǎng)絡能夠正確地進行故障診斷,粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡在注水泵機組故障診斷中的的研究具有一定的理論意義和實踐價值。
[Abstract]:At present, computer intelligence has been widely used in fault diagnosis. Rough set theory is proposed by Professor Z.Pawlak of Poland. It is a mathematical tool for studying the expression, learning and induction of inaccurate knowledge and incomplete data. Artificial neural network is a nonlinear dynamic system that simulates human thinking, and has parallel cooperative processing. Learning ability can realize recognition and classification, optimization calculation, associative memory, knowledge processing and other functions.
The vibration data of the water injection pump unit contain a lot of information of the working state of the water injection pump unit. It is an important data for the fault diagnosis of the water injection pump unit. This paper uses the attribute reduction of the rough set, the knowledge processing and the learning, classification and parallel processing ability of the neural network, and establishes a rough set neural network to complete the fault diagnosis of the water injection pump unit.
In this paper, the research results of rough set and neural network are combined to reduce the dimension of sample features effectively by rough set theory, and then use the reduced sample to construct network to reduce the time of learning and operation of neural network. Finally, the fault diagnosis system of water pump unit is built by using MATLAB software.
The results of network diagnosis show that the simulation results coincide with the actual sample knowledge, which shows that the network can correctly diagnose the fault. The research of rough set neural network in the fault diagnosis of water injection pump unit has certain theoretical significance and practical value.
【學位授予單位】：西安石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3;TP183

【參考文獻】

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本文編號：2129846