粗糙集理論及故障診斷應(yīng)用研究.pdf

1、軟計(jì)算工具主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、進(jìn)化算法和粗糙集理論等。粗糙集理論是一種新型的軟計(jì)算方法，它能有效地分析和處理具有不精確、不一致、不完整等特性的各種不完備信息，是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，具有良好的容錯(cuò)性能。本文利用粗糙集理論在處理不完備信息方面的獨(dú)特性能，及其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力和容錯(cuò)性能，對(duì)其在故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了探索性研究。完成的主要研究?jī)?nèi)容包括： 1、基于粗糙集的離散化方法研究 粗糙集理論是一種基于離散

2、數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法，連續(xù)數(shù)據(jù)的離散化直接影響到它的處理效果，為此提出了一種新的最優(yōu)離散化方法。通過(guò)將離散化中的分割點(diǎn)確定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)指標(biāo)尋優(yōu)問(wèn)題，采用人工魚(yú)群算法進(jìn)行優(yōu)化求解。并引入虛擬分割點(diǎn)，利用魚(yú)群算法的聚群行為對(duì)某些離散區(qū)間實(shí)現(xiàn)了有效的合并。仿真試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。 2、粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粗糙集能模擬人的“抽象”能力，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有簡(jiǎn)單的“推理”能力，本文將這兩者結(jié)合起來(lái)，從樣本數(shù)據(jù)中發(fā)掘有用信息，構(gòu)造了

3、基于粗糙集的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)，這種新的ANFIS系統(tǒng)的規(guī)則層以粗糙集挖掘的規(guī)則進(jìn)行連接，替代了一般ANFIS系統(tǒng)的全連接，可減少網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)的計(jì)算。在Matlab軟件中開(kāi)發(fā)了粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)。仿真實(shí)例表明ANFIS系統(tǒng)不僅比基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，而且診斷正確率更高。 3、基于粗糙集的支持向量機(jī)故障診斷 故障診斷本質(zhì)上是一個(gè)模式分類(lèi)問(wèn)題，針對(duì)二類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題提出的支持向量機(jī)理論具有最優(yōu)的