安徽理工大学学报（自然科学版）
安徽理工大學學報（自然科學版）
안휘리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF ANHUI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2015年
1期
19-23
,共5页
小样本故障诊断%水泥回转窑%粗糙集%支持向量机
小樣本故障診斷%水泥迴轉窯%粗糙集%支持嚮量機
소양본고장진단%수니회전요%조조집%지지향량궤
small sample diagnosis%cement kiln%rough sets%support vector machine
将粗糙集和支持向量机两种理论相结合应用于水泥回转窑的小样本故障诊断。首先介绍了粗糙集（ RS）理论和支持向量机（ SVM）理论的基本理论知识，然后将RS理论应用于水泥回转窑故障信息的知识约简，再利用SVM理论对RS理论约简后的数据进行训练和分类。这种融合之后的诊断方法不仅充分发挥了两种理论的优点，同时克服了SVM对冗余信息和有用信息识别的局限性，有效地降低了SVM的输入信息空间维数，弥补了RS理论法对输入信息中的噪声敏感、抗干扰能力差的缺点，有效地提高了诊断的效率和准确率。
將粗糙集和支持嚮量機兩種理論相結閤應用于水泥迴轉窯的小樣本故障診斷。首先介紹瞭粗糙集（ RS）理論和支持嚮量機（ SVM）理論的基本理論知識，然後將RS理論應用于水泥迴轉窯故障信息的知識約簡，再利用SVM理論對RS理論約簡後的數據進行訓練和分類。這種融閤之後的診斷方法不僅充分髮揮瞭兩種理論的優點，同時剋服瞭SVM對冗餘信息和有用信息識彆的跼限性，有效地降低瞭SVM的輸入信息空間維數，瀰補瞭RS理論法對輸入信息中的譟聲敏感、抗榦擾能力差的缺點，有效地提高瞭診斷的效率和準確率。
장조조집화지지향량궤량충이론상결합응용우수니회전요적소양본고장진단。수선개소료조조집（ RS）이론화지지향량궤（ SVM）이론적기본이론지식，연후장RS이론응용우수니회전요고장신식적지식약간，재이용SVM이론대RS이론약간후적수거진행훈련화분류。저충융합지후적진단방법불부충분발휘료량충이론적우점，동시극복료SVM대용여신식화유용신식식별적국한성，유효지강저료SVM적수입신식공간유수，미보료RS이론법대수입신식중적조성민감、항간우능력차적결점，유효지제고료진단적효솔화준학솔。
The rough sets and support vector machine ( SVM) theory are applied to the small sample fault diagno-sis of cement rotary kilns .The basic theory of rough sets ( RS) and support vector machine ( SVM) was presen-ted.The RS theory was applied to knowledge reduction of cement rotary kiln fault information and the reduced information data were trained and classified by using SVM theory .The combination diagnosis method has advan-tages of the two theories , and overcomes the limitations of identification of the redundant information and useful information by SVM , effectively reduces the dimensions of input space , and eliminates the deficiency of RS theo-ry method in sensitiveness to noise in the information input , and poor anti-interference ability .The method ef-fectively improves the efficiency and accuracy of diagnosis .
