粗糙集在神经网络作动器故障诊断中的应用

摘要：

为解决作动器健康管理中的作动器故障诊断问题,提出了基于粗糙集和神经网络的作动器故障模式分类方法。使用粗糙集理论对故障数据进行预处理,通过创建系统决策表,基于可辨识矩阵进行属性约简,删除冗佘的属性。以简化后的样本数据作为神经网络的训练样本,从而降低神经网络构成系统的复杂性,减少网络的训练时间。

关键词： 作动器 故障诊断 粗糙集 神经网络 属性约简

作者: 王可 夏立群 田一松

作者单位: 中国一航西安飞行自动控制研究所,西安 710065

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届全国petri网理论与应用学术年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 300-302,347

在线出版日期: 2009-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）