模糊故障诊断中特征属性约简及其权重系数的确定

针对粗糙集模型在干扰属性约简方面的局限,采用一种基于最大一致性因子的改进模型对故障特征属性进一步约简。为了克服传统方法在确定权重系数的主观性的缺点,应用粗糙集理论对约简后的故障特征属性的重要程度进行判断和权值化处理,并将权值化处理的结果作为权重系数。最后论文通过一实例对相关方法进行了说明。

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第 0年第 2期 5卷 22 06 2月

机械科学与技术 ME CHANI L S I NC D ECHN0 GY CA C E E AN I L0

Vo. 5 1 2 No 2 . F b u r 2 0 e ray 0 6

文章编号：0 38 2 (0 6 0 -250 10—7 8 2 0 )20 2 -4

模糊故障诊断中特征属性约简及其权重系数的确定 李 李 摘 一

果，高建民

(西安交通大学 CM研究所，安 704 ) IS西 1 9 0

果

要：针对粗糙集模型在干扰属性约简方面的局限，采用一种基于最大一致性￣f C改进模型对故障特征属性进 f j -步约简。为了克服传统方法在确定权重系数的主观性的缺点，用粗糙集理论对约简后的故障特征属性的重要应词：模糊故障诊断；粗糙集理论；属性约简；最大一致性因子；重系数权文献标识码： A

程度进行判断和权值化处理，并将权值化处理的结果作为权重系数。最后论文通过一实例对相关方法进行了说明。

关键

中圈分类号： H 6 .;P 0 . T 15 3 T 2 6 3

C a atr t t iueR d cina d W eg t gC e c n tr n t ni u z a l D a n s h r ceii A t b t e u t n ihi o f i t sc r o n i e Deemiai F z yF ut ig oi o n s L o a in n i Gu,G oJa mi

( I SIst e X nJ o n n e i, i n704 ) CM t t, i at g i rt X 10 9 ni u a i o U v sy a Ab ta t h a e i u sstel tt n fte e i igru h s t d l o e u igs p r u u t sr c:T ep p rds se h i ai so xs n o g e c mi o h t mo e rrd cn u ef o sa— f l t b tsa d u e u e u u t b t e u t n mo e whc S b s d o h r ae tc n itn yf co r u e n s s a s p r o s at u e r d c i d l ih i a e n t e g e ts o ss c a t r i l f i r o e

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设备故障诊断技术在 2世纪 6年代起源于美国， O O经

1模糊故障诊断原理和过程

过几十年的发展，已经逐步形成了比较完备的理论与技术体系…。在故障诊断的实际过程中，由于一部分故障判别

11模糊故障诊断原理 .设备故障的发生经常呈现不可预测性和多发性。于用

的表示带有较大的模糊性和不确定性，另外，对许多故障 症状的描述也都是一些模糊性的语言，就促使人们对模这糊故障诊断领域须进行深入与系统的研究。

判断故障原因的直觉、经验、窍门和启发式知识常常缺乏明确的逻辑关系，因此领域专家经常使用一些较为含糊的 语言来描述知识并采用它们来进行推理，如“例有可能”,

故障特征属性约简及其权重系数的计算在模糊故障诊断过程中是相当重要的。通过故障特征属性约简可以 减少不必要的冗余属性， J从而提高故障诊断的效率。而通过计算故障特性属性的权重系数，以确定各特征属性可

“很有可能”。利用模糊技术来解决故障诊断中的不确等

定性知识的表示和推理问题，

是当今人工智能故障诊断领 域的研究热点。

的相对重要程度，其取值的好坏直接关系到故障诊断结果 的质量。本文针对模糊故障诊断中经过粗糙集约简后的故障特征属性仍可能存在干扰属性的问题，将一种基于最

设故障模式(决策属性) D={,d, d}故障集 d,…,, 模式 d对应的故障特征属性 (,条件属性 )集为 c={,c, c, :}评价指标集为 V ,, },={。口…:。针对每种故障模式建立故障特征属性集到评价指标集的模糊映射，即 …

,

大一致性因子的改进模型应用于故障特征属性的进一步约简，减小了干扰属性的影响；同时利用粗集理论对约简后的故障特征属性进行权值计算，确保了权重系数的正确 客观性。 收稿日期： 0一l— l 2 4 2 2 0基金项目：国家 83计划项目(03 A 100资助 6 20A 433 )作者简介：果 (99 )男( )湖南，李 17一，汉，博士研究生

求出评判矩阵 r I r J I r 2

雹： I

r 2 : r

显然墨J是模糊矩阵，它实际上是故障特征属性集和 评价指标集之间的一种模糊关系。表示故障特征属性