重庆交通大学学报(自然科学版) ›› 2006, Vol. 25 ›› Issue (6): 130-134.
傅晓林,王兴家,蔡辰光
FU Xiao-lin,WANG Xing-jia,CAI Chen-guang
摘要: 电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获 取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明 的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简 处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动 机故障诊断的可行性.
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