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基于粗糙集与BP神经网络的烟气机故障诊断
  • ISSN号:1003-0794
  • 期刊名称:《煤矿机械》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH165[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]北京机械工业学院机械工程系,北京100085
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50375017);北京市自然科学基金资助(3062008、3042006)
中文摘要:

结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的烟气机故障诊断方法。首先对故障诊断数据中的连续属性进行离散化,然后根据粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统。最后在最优决策系统的基础上,设计BP神经网络对烟气机故障进行诊断。试验结果表明,该方法可以有效提高烟气机故障诊断的精度和效率。

英文摘要:

A new hybrid system of rough set and neural network for intelligent fault diagnosis was presented in this paper. Firstly, the continuous properties in diagnostic decision system were made discretely. Secondly, based on rough set theory, the diagnostic system was simplified to obtain optimum decision system, Finally, with this decision system, BP neural net work was designed to diagnose the faults occurred in turbine machine. The test results show that this method can efficiently enhance the precision of fault diagnosis for turbine machine.

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期刊信息
  • 《煤矿机械》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江科技大学
  • 主办单位:哈尔滨煤矿机械研究所
  • 主编:卢盛春
  • 地址:哈尔滨市南岗区嵩山路111号
  • 邮编:150090
  • 邮箱:mkjx@chinajournal.net.cn
  • 电话:0451-55646587 55645994 55630208
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0794
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1280/TD
  • 邮发代号:14-38
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:28725