粗糙集理論在不確定性知識表達及故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、作為人工智能領(lǐng)域中的一種新方法--粗糙集理論,是繼概率論、模糊集理論、證據(jù)理論之后的又一種新的處理不確定性信息的數(shù)學(xué)方法.它不僅為信息科學(xué)和認知科學(xué)提供了新的科學(xué)邏輯和研究方法,而且為智能信息處理提供了有效的處理技術(shù).將人工智能的理論和方法用于故障診斷,發(fā)展智能化的診斷方法,是故障診斷的一條全新的途徑.隨著人工智能學(xué)科的不斷發(fā)展,許多新思想、新理論、新技術(shù)將不斷涌現(xiàn),如何將這些新理論、新技術(shù)、新方法應(yīng)用于故障診斷,形成新的智能診斷方法,

2、這是人工智能學(xué)者與故障診斷研究者共同面臨的重要課題.該文主要圍繞粗糙集理論在不確定性知識表達和故障診斷中的應(yīng)用展開研究.該文的主要創(chuàng)新之處可以歸納如下：1.提出了一種基于粗糙集理論的知識表示特征集模型.2.提出了一種基于粗糙集和模糊集的不確定性知識表示方法.3.提出了一種基于粗糙集理論的燃氣輪發(fā)電機組故障診斷新方法.4.應(yīng)用粗糙集理論,對IEC三比值法進行分析、化簡,抽取刻畫故障類型的關(guān)鍵特征比值對,從而得到簡化的三比值法,該方法不僅保