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熱工儀表智能診斷技術(shù)

時(shí)間:2009-2-23閱讀:3286
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         當(dāng)前的智能診斷技術(shù)有將各種智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)應(yīng)用的趨勢(shì)。用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及診斷數(shù)據(jù)中存在冗余,這會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷能力。把粗集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái),編寫一些具體實(shí)用的程序應(yīng)用于故障診斷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的約簡(jiǎn)及應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練及診斷,是本課題的主要研究任務(wù)。

    本文給出了基于粗集—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,以離心壓縮機(jī)提取的故障數(shù)據(jù)為實(shí)例,設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)兩大模塊;針對(duì)通過(guò)三種輸入方式得到訓(xùn)練及診斷數(shù)據(jù)編寫相應(yīng)的程序進(jìn)行離散化處理和利用粗集理論對(duì)訓(xùn)練樣本和診斷數(shù)據(jù)的約簡(jiǎn)處理,使訓(xùn)練樣本簡(jiǎn)化并滿足BP網(wǎng)絡(luò)診斷的要求,降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度,同時(shí)使診斷數(shù)據(jù)得到簡(jiǎn)化,滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的要求。 論文闡述了建立基于粗集—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能故障診斷系統(tǒng)的一些理論;在此基礎(chǔ)上,重點(diǎn)應(yīng)用MATLAB語(yǔ)言及其工具箱編寫了幾個(gè)模塊的應(yīng)用程序,建立VB的系統(tǒng)界面平臺(tái),并通過(guò)合理的方法解決了兩者的接口問題,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理功能;并給出了具體實(shí)現(xiàn)代碼。

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