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以柴油机故障诊断为背景,研究了基于粗糙集理论的参数优化在故障诊断中的应用。首先采用小波包能量谱方法提取振动信号的特征参数,并用粗糙集理论对其进行属性约简,最后用RBF神经网络对各类故障进行辨识,结果表明：利用粗糙集约简后,通过减少神经网络的输入节点数,简化网络的结构,提高了诊断的准确率及效率。
粗糙集理论在柴油机故障诊断中的应用
【摘 要】
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以柴油机故障诊断为背景,研究了基于粗糙集理论的参数优化在故障诊断中的应用。首先采用小波包能量谱方法提取振动信号的特征参数,并用粗糙集理论对其进行属性约简,最后用RBF
【机 构】
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中北大学机械工程与自动化学院,山西平遥减速器厂
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2011年1期
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