基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

摘要：

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.

关键词：机车滚动轴承、粗糙集、神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：42

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省自然科学基金1208RJZA292

在线出版日期：2014-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：526-530