汽轮发电机组振动故障诊断的粗糙集模型

摘要

在机械故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题.文中提出了一种基于粗糙集理论的汽轮发电机组振动故障诊断模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用遗传算法实现了故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生了带有置信度和覆盖度的最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库.在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据提出的规则进行综合评价,并得出诊断结论.最后给出了该诊断模型的一般结构.