基于粗糙集理论的电机故障诊断方法研究

• 作 者: 张德齐
• 发表日期: 2015年01期
• 关键词: 粗糙集 权重 案例推理 电机 故障诊断

由于电机在人们的日常生活和工农业生产中占据了重要的地位,其工作状态将会对生活和生产的进行起到巨大的作用,如若发生故障,对人们造成的人身安全的威胁和经济上的损失将会是无法估量的,所以电机的故障诊断是必要的。在翻阅了大量国内外对电机的故障诊断方法研究的后,以电机故障诊断为应用背景,结合了粗糙集、确定权重和案例推理的理论和方法,研究并建立了一个基于粗糙集理论的电机故障诊断算法,从而对电机故障进行快速、有效的检测。在具体的研究过程中,首先结合国内外的相关资料,在了解电机的主要故障和机理的同时总结了一些常用诊断方法的研究成果；然后,为了给电机故障的诊断提供一个精简的决策信息系统,文中采用了基于区分矩阵的约简与求核的方法去掉已知信息表的冗余信息,成功地减少了算法的计算量；而且,为了避免在确定属性权重时主客观的因素不均衡,使用了综合赋权法对电机故障决策表中的条件属性的权重值进行计算,以此来区分各条件属性的不同重要性；最后,融合案例推理的技术,利用以旧经验推理新案例的方法来计算待测故障样本和诊断规则库中规则的相似度,得到样本的诊断规则,从而获得最终的结果。综上所述,文中使用了一种基于粗糙集理论的电机故障诊断方法,实现了简便、快捷的电机故障诊断。而且,以一个电机为具体的应用实例,总结、分析了本文算法的具体步骤和流程,并通过应用该算法对实例的计算,诊断结果表明本文算法具有一定的可行性和有效性。