基于粗糙集理论的数控机床智能故障诊断研究

姚鑫骅; 徐月同; 傅建中; 陈子辰

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基于粗糙集理论的数控机床智能故障诊断研究

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面向数控机床智能化发展需求,提出了基于数据挖掘技术的智能故障诊断方法.建立机床智能诊断单元的系统框架,框架由状态监控及特征信号采集、历史故障数据分析及诊断规则获取、故障推理机制3个功能模块组成.重点研究诊断规则的获取技术,提出了基于粗糙集理论的故障诊断决策规则生成算法.算法充分利用信息决策系统的特性,通过简化对不必要属性和核心属性的分析,并引入回溯思想计算约简集,有效降低了属性集约简的计算复杂度,提高规则求取效率.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制.实例研究证明该方法可行.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2008年第10期|1719-1724|共6页
作者
姚鑫骅; 徐月同; 傅建中; 陈子辰;
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作者单位

浙江大学机械工程学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数控机床; 智能故障诊断; 粗糙集; 证据理论;

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