【摘 要】
：
在对知识发现一般过程进行介绍基础上,探讨了粗糙集理论其决策表信息系统的知识运算模式,建立了一个故障知识运算的概念模型。该模型表明,知识发现的本质是细小的知识点集经
【机 构】
：
兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,甘肃兰州 730050 兰州理工大学机电工程学院,甘肃 兰州 730050
【出 处】
：
2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)
论文部分内容阅读
在对知识发现一般过程进行介绍基础上,探讨了粗糙集理论其决策表信息系统的知识运算模式,建立了一个故障知识运算的概念模型。该模型表明,知识发现的本质是细小的知识点集经知识运算的放大处理,被积聚成为知识颗粒的结果。因此故障知识发现得以工程应用的前提,是必须按照决策表的数据结构基本要求,解决好用数据对故障案例进行数据资源化保护问题。它涉及机械装备故障案例集合的客观状态量化特征描述、专家决策的知识向量表达等。本研究对基于数据驱动技术去发展智能决策技术,从而推动机械装备信息技术向高级机器智能方向发展,有参考作用。
其他文献
基于机械故障既是状态又是过程这一本质属性,利用运行过程中机械设备的模型、状态参数、动态响应和故障征兆进行监测、诊断,实现其故障状态与演变过程的动态识别,从而达到故
风力机叶片是风力机的动力来源,叶片的性能将直接影响风力机的发电效率。迄今为止,国内的许多进口和国产的风力机叶片都出现了不同程度的破坏,严重影响了风电场的安全生产和
机械设备运行状态的自动识别问题本质是模式识别问题,但表征各种状态的模式特征的选择和提取由于依赖使用者的先验知识,一直是传统机械设备运行状态识别方法的瓶颈。本文基于
本文针对机床主轴轴承早期故障微弱特征提取问题,提出了强噪声背景下基于随机共振与局部均值分解的故障微弱特征识别方法。首先利用移频变尺度随机共振方法对强噪声背景下的
风力发电机齿轮箱在运行过程中受到动态载荷的作用产生振动,引起内部构件的疲劳损坏。本文建立了风力发电机齿轮传动系统的动力学模型。将风力发电机齿轮传动系统分解为三级
循环平稳信号盲分离算法是在源信号、传输通道均未知的情况下,从传感器采集信号中恢复原循环平稳信号。建立瞬时混合模型下的代价函数,通过改进自然梯度算法的迭代极小化代价
【例1】一台TCL-2919A彩电,不能收电视节目,无论手动还是自动搜索。只要收到电视信号便会自动退出搜索状态。但不接入信号源时,却能从低端至高端全程完成搜索。多次试机发现,
本文从机组稳定性的概念出发,探讨了正问题分析(机理分析)和反问题求解(信号分析)相结合的状态评估方法。首先对机组的振动信号进行研究,采用随机减量法提取自由衰减响应或随
结构模态频率是反映健康状态的重要参数。为了提取结构的模态频率以检测其健康状态,采用频率切片小波变换处理结构的动态响应信号,得到了响应信号的时频分布图,然后在时频图