基于信息熵的粗糙集在故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中應(yīng)用最為廣泛的旋轉(zhuǎn)部件之一,也是機(jī)械設(shè)備中最易損壞的部件之一,其運(yùn)行狀態(tài)是否良好將直接影響整臺(tái)機(jī)器的性能.因此,對(duì)滾動(dòng)軸承工作狀態(tài)的監(jiān)測(cè)及其故障診斷技術(shù)的研究工作越來(lái)越受到人們的重視,成為保證旋轉(zhuǎn)機(jī)械良好工作的重要措施.近年來(lái),有不少研究人員提出了許多滾動(dòng)軸承的智能故障診斷方法,如基于模型的方法、專(zhuān)家系統(tǒng)方法、模糊邏輯方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等.這些方法為建立滾動(dòng)軸承的智能診斷,提高系統(tǒng)運(yùn)行和維護(hù)人員的決策效率起到了促進(jìn)作

2、用.然而這些診斷方法從根本上來(lái)講均是基于模式識(shí)別與模式分類(lèi)的基礎(chǔ)之上的,當(dāng)模式較多時(shí)不可避免的都存在規(guī)則爆炸以及難以處理不完備、不一致信息等問(wèn)題.出于這種考慮,引入粗糙集理論及方法.該文的主要工作可以歸納如下:1.對(duì)應(yīng)用粗糙集理論與方法的過(guò)程中,如何對(duì)數(shù)據(jù)缺失值進(jìn)行預(yù)處理以及如何進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化處理進(jìn)行了探討.并給出了粗糙集理論中屬性約簡(jiǎn)以及值約簡(jiǎn)的常規(guī)算法,在此基礎(chǔ)上給出了基于信息量的屬性約簡(jiǎn)算法.2.對(duì)熵的概念和作用做了簡(jiǎn)要的闡述,并

3、在滾動(dòng)軸承故障診斷的特征提取中,引入了熵的特征,提取了時(shí)域熵和頻域熵,使得特征參數(shù)更加全面.3.對(duì)數(shù)據(jù)離散化和信息表的約簡(jiǎn)在粗糙集中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,并建立了基于信息熵的粗糙集理論故障診斷體系.4.在研究中,首次選用決策屬性都相同的訓(xùn)練樣本形成信息表,利用基于信息量的屬性約簡(jiǎn)算法對(duì)其約簡(jiǎn)后,從信息熵的角度分析信息表,提出了一種基于粗糙集理論的新的故障診斷方法.并通過(guò)實(shí)驗(yàn)和計(jì)算,驗(yàn)證了這種方法的可行性.5.對(duì)下一步在基于粗糙集故障診斷方面