智能故障诊断的粗糙决策模型

摘要：

为了提高故障诊断的精度和降低误报率,提出了粗糙决策智能故障诊断模型.该模型可以对决策表进行无教师的规则提取;通过自学习,用较少的样本即可对故障进行分类.将复杂系统的原始样本集转化成了决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集的条件属性进行了约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行规则提取,提高了故障诊断的鲁棒性.给出了基于该模型的故障诊断步骤.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的全过程.

关键词：粗糙集、约简、决策树、规则、故障诊断

所属期刊栏目：26

分类号：TP182;TP183(自动化基础理论)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目2000014520

在线出版日期：2005-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：80-83