基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)及發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、汽車發(fā)動(dòng)機(jī)在故障診斷時(shí)由于其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和惡劣的工作環(huán)境,使得各傳感器測(cè)量的數(shù)據(jù)具有不完備和不確定性,且測(cè)量數(shù)據(jù)中大多含有噪聲,給故障診斷帶來(lái)了很大困難。利用粗糙集理論進(jìn)行故障診斷,不需要任何數(shù)據(jù)以外的先驗(yàn)知識(shí)和預(yù)備知識(shí),即可有效分析和處理各種不確定、不完備數(shù)據(jù),并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí),揭示潛在的規(guī)律。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,該理論日趨成熟,并逐步成為故障診斷和規(guī)則知識(shí)獲取的有效手段。
  基于粗糙集理論的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷,主要是通過(guò)

2、粗糙集理論對(duì)不確定和不完備數(shù)據(jù)的計(jì)算,從大量故障數(shù)據(jù)中提取有用規(guī)則,規(guī)則提取首先對(duì)決策表進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),屬性約簡(jiǎn)的結(jié)果直接影響故障診斷的效果,故文章對(duì)屬性約簡(jiǎn)算法做了重點(diǎn)研究。論文的主要工作有:(1)深入研究了基于粗糙集區(qū)分矩陣的屬性約簡(jiǎn)算法,對(duì)傳統(tǒng)的以核為啟發(fā)式信息的算法進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)算法以核和“偽核”為啟發(fā)式信息化簡(jiǎn)區(qū)分矩陣,計(jì)算區(qū)分函數(shù)并將其轉(zhuǎn)換為極小析取范式,然后,將核屬性加入極小析取范式的每個(gè)合取范式中,得到屬性約簡(jiǎn)結(jié)果,當(dāng)給

3、定決策表沒(méi)有核屬性和條件屬性較少時(shí),該算法對(duì)計(jì)算效率提高顯著;(2)為使算法具有普遍適用性,結(jié)合HORAFA-AFVDM算法的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)一步完善了改進(jìn)算法,即以化簡(jiǎn)后區(qū)分矩陣中條件屬性的頻率值為啟發(fā)式信息進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),并以約簡(jiǎn)后的決策表與原始決策表的決策能力是否發(fā)生變化為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷屬性約簡(jiǎn)結(jié)果的正確性;(3)構(gòu)建了基于粗糙集的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)可以根據(jù)故障數(shù)據(jù)和故障征兆兩種特征進(jìn)行診斷,編程實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的部分功能,軟件開(kāi)發(fā)采用VS20

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