基于粗集理论的发电机组振动故障诊断决策网络模型
冗余性和不一致性是发电机组振动故障诊断问题的普遍特征。本文通过构建基于粗糙集理论构建故障诊断网络模型，对包含冗余和不一致信息的故障诊断数据进行处理，进而提取出用于故障诊断的决策规则。该模型通过诊断网络模型不同层次上的各节点，提取到具有长度齐整、数量精简的诊断决策规则集。利用该诊断决策规则集，对待诊断对象进行规则匹配与诊断。同时，在给定规则置信度的基础上引入规则覆盖度的概念，有效地滤除噪声，提高了诊断规则的提取效率，从而在故障诊断信息不完备的情况下也能够给出相对满意的诊断结论。本研究对大型旋转机械故障诊断的理论扩展有着重大意义，而且对发电机组的高效、安全运行有着实际意义。
故障诊断 粗集理论 决策规则 网络模型 发电机组
曹黎明 包德梅 王志心 李佑文 秦政
国电南京自动化股份有限公司研究院,南京市新模范马路46号,210003
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2011-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）