基于粗糙决策树模型的复杂设备智能故障诊断

摘要

提出一种粗糙决策树智能故障诊断方法.首先利用粗糙集理论构建故障诊断决策表;然后应用最小熵离散算法对特征数据进行离散;接着利用基于分辨矩阵的算法对决策表进行属性约简,并基于最大聚类比原则优选出最佳约简;最后利用C4.5算法构造出诊断决策树.并对实例进行故障诊断.结果表明:该方法不仅能有效地减少特征数据获取的工作量,而且能快速准确地实现故障识别,具有比粗糙集诊断法、粗糙决策诊断法和C4.5诊断法更强的工程实用性.