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    基于Rosetta的粗糙集神經網絡在風機故障診斷中的應用

    作 者:臧紅巖 單 位:山東輕工業學院 閱讀 35879
    1  引言    礦井風機是一個非線性的復雜機電系統,誘發故障的因素很多,如轉子不平衡、轉子不對中、基礎松動和軸承磨損、葉片機殼裂縫或破損等。因為其故障表現形式多樣,如溫升、高頻振動、哮振等,故障原因與表現征兆之間存在不明確的映射關系,各故障之間也存在著復雜的耦合關系。粗糙集(Rough set)理論的特點是通過不確定或不精確知識的表達、不一致信息的分析、根據不確定、不完整的知識進行推理,在保留信息內在聯系的前提下進行數據化簡,識別并評估數據之間的依賴關系。我們只要把這個數據庫輸入進粗糙集運算系統[登陸后可查看全文]
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