征兆参数的逐次自动再生(重组)方法及模糊诊断隶属函数的认知方法(上)

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当组建一个模糊诊断系统时,必须提取征兆参数(S.P.)和设定处于征兆参数及故障类型间的隶属函数以供作模糊推理。然而,目前还没有令人满意的方法提取征兆参数,以便灵敏地识别其故障类型。为了克服这个困难和确保高度精确的故障诊断,本文推荐一种应用遗传基因算法(GA)以“逐次自动再生征兆参数”的新方法,并论述利用可能性理论(possibility theorg)以认知征兆参数隶属度函数的方法。 这种方法在应用于滚珠轴承诊断系统时被证实很有效。 此法也可应用于其他模式识别的课题。
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