基于粗糙集-BP神经网络的垃圾破碎机故障诊断
来源期刊:机械设计与制造2012年第1期
论文作者:孙永厚 李聪
文章页码:218 - 220
关键词:BP神经网络;粗糙集;故障诊断;
摘 要:针对目前垃圾破碎机故障诊断效率低的问题,设计了一种基于粗糙集理论与BP神经网络的故障诊断系统。结合粗糙集理论和BP神经网络的优点,首先利用粗糙集对原始故障诊断样本进行处理,然后对条件属性进行约简,删除冗余的信息,减少神经网络输入端的数据,从而简化神经网络的结构。并将基于粗糙集-BP神经网络的故障诊断系统对垃圾破碎机进行故障诊断。利用粗糙集对故障知识进行约简,简化BP神经网络结构,提高故障诊断的速度及准确度。将此方法应用于某型号垃圾破碎机的故障诊断中,诊断结果表明所提诊断方法可简化神经网络结构,提高诊断效率。
孙永厚1,李聪2
1. 桂林电子科技大学机电工程学院2. 桂林航天高等工业专科学校机械工程系
摘 要:针对目前垃圾破碎机故障诊断效率低的问题,设计了一种基于粗糙集理论与BP神经网络的故障诊断系统。结合粗糙集理论和BP神经网络的优点,首先利用粗糙集对原始故障诊断样本进行处理,然后对条件属性进行约简,删除冗余的信息,减少神经网络输入端的数据,从而简化神经网络的结构。并将基于粗糙集-BP神经网络的故障诊断系统对垃圾破碎机进行故障诊断。利用粗糙集对故障知识进行约简,简化BP神经网络结构,提高故障诊断的速度及准确度。将此方法应用于某型号垃圾破碎机的故障诊断中,诊断结果表明所提诊断方法可简化神经网络结构,提高诊断效率。
关键词:BP神经网络;粗糙集;故障诊断;