【摘要】：不確定性問題一直是制約故障診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用和發(fā)展的一個瓶頸問題。本論文的核心工作就是應(yīng)用粗集理論來解決故障診斷系統(tǒng)中不確定性知識的表達和不確定性推理問題,并以壓縮機故障診斷為例建立相應(yīng)的一套方法。 本文利用粗集理論方法,結(jié)合國內(nèi)外壓縮機診斷長期積累的數(shù)據(jù),給出了壓縮機組故障樣本模型,并獲取了某型離心式壓縮機組的振動故障樣本原始決策表;分別應(yīng)用分明矩陣和數(shù)據(jù)分析方法,獲得了離心式壓縮機故障診斷的最終決策表,并提取了故障診斷規(guī)則;以振動特征信息為依據(jù),應(yīng)用粗集理論,提出了一種壓縮機組故障診斷的新方法。其基本思路是將振動頻譜信息劃分為多個頻譜帶,并以這些頻譜帶作為故障分類的條件屬性來表達各種可能發(fā)生的故障情況。再通過決策表化簡得到故障規(guī)則,實現(xiàn)壓縮機組的故障診斷,并揭示故障頻譜信息的冗余性。本方法為在不完備征兆信息下診斷壓縮機組故障提供了新的思路。 論文最后采用C++和VC++語言,給出了診斷系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)。系統(tǒng)的主要功能包括:故障原始決策表的創(chuàng)建;決策表的約簡:故障規(guī)則的自動獲取;實例的故障診斷。
【圖文】：

述知識的粗糙程度。圖2一1近似空間(U，R)中集合X的近似劃分如圖2一1，假設(shè)給定知識庫K=(U，R)，對于每個子集XEU，R是U上的等價關(guān)系，我們可根據(jù)R的基本集合的描述來劃分集合Xo則可以得到:R一(X)=U{YEU/:RYg刀R一(X)=U{YeU/:RY門尤筍必}分別稱它們?yōu)閄的R下近似(RLowerApproximation)和R上近似(RUpperApporximatino)。其中中是空集，Y是U上按等價關(guān)系R作成的等價類。下近似被解釋為所有那些被包含在X里面的等價類的并集:上近似被解釋為所有那些與X有交的等價類的并集。事實上，，R一(X)是包含于X中最大的R可定義集

創(chuàng)建故障樣本原始決策表
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：TH17

【引證文獻】

相關(guān)碩士學位論文 前4條

1 范興鐸;基于粗集—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能混合故障診斷系統(tǒng)的研究[D];浙江工業(yè)大學;2006年

2 王豐美;基于粗糙集—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能混合故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)[D];浙江工業(yè)大學;2007年

3 張樹;用于加工中心的計算機智能監(jiān)測控制方法研究[D];河北工業(yè)大學;2007年

4 曹黎明;基于粗糙集理論的汽輪機組振動故障診斷研究[D];東北電力大學;2010年

本文編號：2686850