基于粗糙集——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電站風(fēng)機(jī)故障診斷專家決策系統(tǒng).pdf

1、風(fēng)機(jī)作為很多行業(yè)尤其是電站的關(guān)鍵設(shè)備，對(duì)正常生產(chǎn)有很重要的作用。因此，通過(guò)各種手段對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，具有極其重要的意義。
　　 本文針對(duì)風(fēng)機(jī)的非計(jì)劃停機(jī)和過(guò)剩維修等不利于有效生產(chǎn)的情況提出了基于粗糙集--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機(jī)故障診斷專家決策系統(tǒng)，探討了利用粗糙集--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建專家系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行風(fēng)機(jī)故障診斷的方法和途徑。粗糙集理論是一種新的處理不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，由于它不需要任何先驗(yàn)知識(shí)，僅從實(shí)際數(shù)據(jù)中得出系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，因

2、此在復(fù)雜系統(tǒng)和非數(shù)學(xué)模型系統(tǒng)的故障診斷中具有誘人的應(yīng)用前景，成為當(dāng)前故障診斷的一個(gè)熱點(diǎn)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)由于具有處理非線性、自學(xué)習(xí)、高容錯(cuò)性以及并行計(jì)算能力。本文考慮將二者結(jié)合起來(lái),應(yīng)用到風(fēng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)當(dāng)中,既克服了知識(shí)獲取困難的問(wèn)題，又可以增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。
　　 本文從故障診斷的重要性和目前國(guó)內(nèi)外在故障診斷方面的研究現(xiàn)狀講起，介紹了兒種常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，并對(duì)其進(jìn)行了簡(jiǎn)單的比較、評(píng)價(jià)，然后提出了將粗糙集----

3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合應(yīng)用到風(fēng)機(jī)故障診斷中的想法。主要做了以下工作:
　　 首先，論述了課題提出的背景，介紹了狀態(tài)檢修國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及常見(jiàn)故障診斷的方法，從中比較分析各種方法的優(yōu)點(diǎn)與缺陷，確定本文采用的故障診斷方法。
　　 第二，熟悉了電站風(fēng)機(jī)的分類、結(jié)構(gòu)、工作原理，掌握了風(fēng)機(jī)常見(jiàn)故障類型以及產(chǎn)生故障的原因，并對(duì)產(chǎn)生故障原因伴隨的一些故障特征作了分析。
　　 第三，重點(diǎn)介紹了如何將粗糙集理論應(yīng)用到故障診斷當(dāng)中。在掌

4、握了粗糙集一些理論基礎(chǔ)知識(shí)之上，分別介紹了基于粗糙集邏輯運(yùn)算的屬性約簡(jiǎn)方法和基于差別矩陣的屬性約簡(jiǎn)方法，并對(duì)二者作了分析比較，選擇差別矩陣約簡(jiǎn)方法進(jìn)行風(fēng)機(jī)的故障診斷，并且針對(duì)不相容決策表提出了改進(jìn)算法。
　　 第四，重點(diǎn)學(xué)習(xí)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)規(guī)則及算法。構(gòu)建基于粗糙集——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)機(jī)故障診斷專家決策系統(tǒng)。首先提取出風(fēng)機(jī)常見(jiàn)故障信息并列成知識(shí)表，接著應(yīng)用差別矩陣約簡(jiǎn)法對(duì)知識(shí)表進(jìn)行約簡(jiǎn)，去掉冗余的條件屬性，得出最簡(jiǎn)決策表