基于Rough集的制造装备维修需求识别决策的研究

摘要：

在制造装备的维修决策中维修需求的正确识别决定了维修资源配置的合理性.在制造装备的功能部件层面上,将基于Rough集的连续值多属性决策模型运用到维修需求识别中.以关键部件单元的具有连续值特征的运行状态信息作为维修决策的条件属性,以维修级别的确认决策作为系统的决策属性,实现装备制造系统的维修需求识别知识的表示、挖掘和决策知识的应用.该方法能较好地解决维修决策知识的获取及知识应用的问题.最后给出了某数控机床关键减速箱维修需求识别的实例,验证了该方法的可行性和有效性.

关键词：Rough集、维修需求、状态识别、知识获取、连续值多属性决策

所属期刊栏目：36

分类号：TG502.7;TH165+.3(金属切削加工及机床)

在线出版日期：2007-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：83-88