發(fā)布時(shí)間：2016-08-10 10:01

  本文關(guān)鍵詞：定性仿真與人工智能的關(guān)系及計(jì)算機(jī)化解法體系，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）》2011年

SDG Fault Diagnosis Based on Granular Computing and its Application

【摘要】：Signed Directed Graph (SDG) fault diagnosis method can be used to express complicated cause-effect relationship,and has the capacity of containing large-scale potential information,it is a self-contained method to effectively diagnose system failures,but SDG model contains redundant information,increasing the computational complexity,and diagnoses lists more relevant results,resulting in low-resolution.In order to solve these problems,the attribute reduction algorithm based on Granular Computing (GrC) is introduced in to remove redundant attributes and identify the minimal attribute reduction,and then,granule is used to formally express the elements of the decision table,after that the granular base of decision-making rules is constructed,granule reasoning method is used to obtain the most possible fault source by computing the most similarity.Finally,the power plant deaerator is taken as an example,which illustrates this method is valid.

【基金】：supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 60975032 Shanxi Province Science Foundation for Youths,China,under Grant No. 2009021017-4 and No. 2010021016-1
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5;TP277
【正文快照】：

I. INTRODUCTIONIn large industrial systems, fault diagnosis technology plays an important role in failure prevention, safe operation ensuring and industrial unit efficiency improvement [1] [2].M.Iri et al (1979) first presented the definition of SDG, and

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