基于粗糙集——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電站風(fēng)機故障診斷專家決策系統(tǒng).pdf

1、風(fēng)機作為很多行業(yè)尤其是電站的關(guān)鍵設(shè)備，對正常生產(chǎn)有很重要的作用。因此，通過各種手段對風(fēng)機進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，具有極其重要的意義。
　　 本文針對風(fēng)機的非計劃停機和過剩維修等不利于有效生產(chǎn)的情況提出了基于粗糙集--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機故障診斷專家決策系統(tǒng)，探討了利用粗糙集--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建專家系統(tǒng)來進行風(fēng)機故障診斷的方法和途徑。粗糙集理論是一種新的處理不確定知識的數(shù)學(xué)工具，由于它不需要任何先驗知識，僅從實際數(shù)據(jù)中得出系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，因

2、此在復(fù)雜系統(tǒng)和非數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)的故障診斷中具有誘人的應(yīng)用前景，成為當(dāng)前故障診斷的一個熱點。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)由于具有處理非線性、自學(xué)習(xí)、高容錯性以及并行計算能力。本文考慮將二者結(jié)合起來,應(yīng)用到風(fēng)機故障診斷系統(tǒng)當(dāng)中,既克服了知識獲取困難的問題，又可以增強系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。
　　 本文從故障診斷的重要性和目前國內(nèi)外在故障診斷方面的研究現(xiàn)狀講起，介紹了兒種常見的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，并對其進行了簡單的比較、評價，然后提出了將粗糙集----

3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合應(yīng)用到風(fēng)機故障診斷中的想法。主要做了以下工作:
　　 首先，論述了課題提出的背景，介紹了狀態(tài)檢修國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及常見故障診斷的方法，從中比較分析各種方法的優(yōu)點與缺陷，確定本文采用的故障診斷方法。
　　 第二，熟悉了電站風(fēng)機的分類、結(jié)構(gòu)、工作原理，掌握了風(fēng)機常見故障類型以及產(chǎn)生故障的原因，并對產(chǎn)生故障原因伴隨的一些故障特征作了分析。
　　 第三，重點介紹了如何將粗糙集理論應(yīng)用到故障診斷當(dāng)中。在掌

4、握了粗糙集一些理論基礎(chǔ)知識之上，分別介紹了基于粗糙集邏輯運算的屬性約簡方法和基于差別矩陣的屬性約簡方法，并對二者作了分析比較，選擇差別矩陣約簡方法進行風(fēng)機的故障診斷，并且針對不相容決策表提出了改進算法。
　　 第四，重點學(xué)習(xí)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)規(guī)則及算法。構(gòu)建基于粗糙集——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)機故障診斷專家決策系統(tǒng)。首先提取出風(fēng)機常見故障信息并列成知識表，接著應(yīng)用差別矩陣約簡法對知識表進行約簡，去掉冗余的條件屬性，得出最簡決策表