基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法，包括以下步骤：搜集基准的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，建立BP神经网络模型；将待诊断的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，输入到所述BP神经网络模型，进行故障诊断。本发明通过将BP神经网络与粗糙集算法结合，先利用粗糙集理论有效的降低泵功图样本特征的维数，再利用约简后样本特征构造BP神经网络识别器，简化BP神经网络结构，减少BP神经网络识别器学习和运行的时间，提高分类精度。