基于粗糙集理論的故障診斷知識獲取研究.pdf

1、工程機械在現(xiàn)實社會生活中起著越來越重要的作用，日常工作中出現(xiàn)故障也在所難免。利用故障診斷技術(shù)可以及時找出它所存在的故障，避免不必要的損失，具有很高的經(jīng)濟與社會意義。本文將粗糙集理論引入到故障診斷技術(shù)的研究中，針對故障診斷技術(shù)中的知識獲取問題，以發(fā)動機為研究對象，展開了深入而細致的研究。
　　 本文介紹了故障診斷技術(shù)的一些方法，分析了了這些的方法的研究現(xiàn)狀及未來的發(fā)展趨勢。對粗糙集理論及相關(guān)知識做了總結(jié)，對于粗糙集在知識獲取方面的

2、應(yīng)用做了深入研究。
　　 在研究分析了現(xiàn)有的粗糙集屬性約簡算法之后，提出了改進的區(qū)分矩陣屬性約簡算法。該方法以屬性重要度作為重要度，采用啟發(fā)式算法求取次優(yōu)約簡。通過算例表明，此算法在運算時間與步數(shù)上較傳統(tǒng)算法都有明顯改善。在粗糙集值約簡算法上，也是研究分析了現(xiàn)有的各種算法，提出了改進的啟發(fā)式值約簡算法。該算法利用了決策矩陣求值核，以屬性重要度作為啟發(fā)式構(gòu)建了啟發(fā)式值約簡算法。在給出決策規(guī)則質(zhì)量和規(guī)則置信度的概念后，通過一算例表明