基于粒計(jì)算知識約簡-SDG故障診斷研究.pdf

1、當(dāng)先驗(yàn)知識不完備、不確定，不能建立定量的系統(tǒng)模型，或者系統(tǒng)定性信息不能準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換為定量值，定量故障診斷方法無法解決上述情況時，人們利用系統(tǒng)不完備的先驗(yàn)知識，采用定性的方法對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行描述，建立定性模型，推理系統(tǒng)故障規(guī)則，檢測系統(tǒng)是否發(fā)生故障，給出故障原因?；趫D論的符號有向圖(Signed Directed Graph，SDG)故障診斷是定性故障診斷的一個分支，能夠反映流程系統(tǒng)的變量和變量間的關(guān)系，表達(dá)系統(tǒng)復(fù)雜的因果關(guān)系，進(jìn)而揭

2、示故障傳播路徑。但基于SDG模型的故障診斷還存在很多亟待解決的問題，如多義性推理導(dǎo)致診斷分辯率低；計(jì)算大系統(tǒng)時，實(shí)時性差，診斷速度慢；沒有利用定量知識表示和處理改進(jìn)定性診斷的推理與決策。
　　 粒計(jì)算從不同粒層次上研究問題，主要用于處理不確定的、模糊的、不完整的和海量的信息，是復(fù)雜問題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘、模糊信息處理的有效工具。粒計(jì)算的知識約簡在保證分類能力不變的前提下，去除冗余屬性，導(dǎo)出最小規(guī)則，能約簡復(fù)雜系統(tǒng)的冗余節(jié)點(diǎn)，提高

3、故障診斷速率和實(shí)時性。
　　 本文將粒計(jì)算知識約簡引入SDG故障診斷，研究工作主要包括以下幾個方面。
　　 (1)將基于Rough集的粒計(jì)算與SDG故障診斷相結(jié)合，取各自優(yōu)點(diǎn)，建立了基于粒計(jì)算知識約簡的SDG故障診斷方法。符號有向圖在對實(shí)際工業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時，因?yàn)橄到y(tǒng)復(fù)雜，節(jié)點(diǎn)多，易產(chǎn)生組合爆炸，診斷速度慢。經(jīng)過粒計(jì)算方法處理過的規(guī)則再進(jìn)行故障診斷，可以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的故障診斷，提高SDG故障診斷的效率。
　　

4、 (2)對現(xiàn)有的粒矩陣知識約簡算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了將屬性重要性作為選擇依據(jù)的基于節(jié)點(diǎn)重要性的知識約簡算法，從而能更好的找出最小相對屬性約簡。
　　 (3)提出了按照主要故障(重大故障和易發(fā)生的故障)對故障進(jìn)行分級的故障診斷方法，即首先對主要故障進(jìn)行診斷，其次通過SDG模型對其它故障進(jìn)行診斷。
　　 (4)以電站除氧器系統(tǒng)為例，介紹了SDG的建模，故障診斷決策表的建立，在仿真平臺上進(jìn)行測試，使用基于節(jié)點(diǎn)重要性的屬性約簡算