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模糊粗糙集理論

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  • 基于案例推理與模糊粗糙集理論的汽輪機故障

    摘要:案例推理(CaseBasedReasoning,CBR)適于表達復雜的綜合性知識,其思想和工作機制對故障診斷有重要意義。應用案例推理技術,可通過檢索機制在診斷系統(tǒng)的案例庫中對故障的征兆信息進行檢索,匹配到與當前問題相似的歷史案例比對后得出結論,并對新問題的知識經驗進行歸納總結,作為新的案例存儲到案例庫中。由于汽輪發(fā)電機組的故障特征具有復雜性和多樣性,應用粗糙集理論對歷史案例中的故障特征進行提取,得到對故障識別有貢獻的故障特征,對冗余的特征進行篩檢和剔除,構建出故障診斷特征庫,根據故障特征對故障模式進行識別。