一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法

摘要

本发明公开了一种旋转机械故障诊断知识库中诊断经验自适应修正方法，收集故障案例样本，将专家故障诊断经验用征兆穷举的方法形成故障经验样本，将故障案例样本和故障经验样本共同构成故障样本集。搭建误差反向传播神经网络模型，通过误差反向传播算法学习故障样本集中征兆和故障之间的函数映射关系。由学习好的神经网络用线性展开的方法求出故障和征兆之间的关系矩阵，对关系矩阵作归一化处理，提取出诊断经验中与征兆相对应的权系数以及诊断经验的可信度，实现对知识库中故障诊断经验的自适应修正。应用该方法可以从学习得到的神经网络模型中提炼出诊断经验，实现专家诊断经验的自适应修正。样本集数量越多，得到的诊断经验可靠度和可信度越高。