中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2007年
8期
81-87
,共7页
模糊%粗糙集%故障诊断%规则约简%知识库%汽轮机
模糊%粗糙集%故障診斷%規則約簡%知識庫%汽輪機
모호%조조집%고장진단%규칙약간%지식고%기륜궤
针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断方法.模糊粗糙集理论把知识直接与真实或抽象世界有关的不同模式联系在一起,能有效分析处理不精确、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律.将汽轮机组故障历史数据进行模糊化及离散化处理,构建故障诊断决策表,以决策表作为主要工具,即"知识库",采用模糊粗糙集数据挖掘方法直接从决策表中提取出潜在的诊断规则,为汽轮机组提供有效的故障诊断.提出了基于模糊粗糙集的分类规则学习和约简算法,实现了基于模糊粗糙集数据挖掘的汽轮机组故障诊断系统,其诊断正确率达到了88%.实验表明该方法可行,对汽轮机组故障诊断系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值.
針對噹前專傢繫統知識穫取瓶頸的難題,提齣瞭基于模糊粗糙集數據挖掘的汽輪機組故障診斷方法.模糊粗糙集理論把知識直接與真實或抽象世界有關的不同模式聯繫在一起,能有效分析處理不精確、不完整等各種不完備信息,併從中髮現隱含的知識,揭示潛在的規律.將汽輪機組故障歷史數據進行模糊化及離散化處理,構建故障診斷決策錶,以決策錶作為主要工具,即"知識庫",採用模糊粗糙集數據挖掘方法直接從決策錶中提取齣潛在的診斷規則,為汽輪機組提供有效的故障診斷.提齣瞭基于模糊粗糙集的分類規則學習和約簡算法,實現瞭基于模糊粗糙集數據挖掘的汽輪機組故障診斷繫統,其診斷正確率達到瞭88%.實驗錶明該方法可行,對汽輪機組故障診斷繫統的設計具有藉鑒意義和深入研究的價值.
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