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基于专家知识库属性重要度的故障诊断方法研究 被引量:8

A New Method of Fault Diagnosis Based on Attribute Significance of Multi-field Experts Database
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摘要 利用粗糙集理论中重要性度量的概念和专家知识库集成技术,研究了复杂系统故障诊断的一类新方法。在给出多领域专家知识库集成系统定义和复杂系统状态赋值规则的基础上,利用粗糙集理论中的属性重要度的概念建立了专家知识库属性重要度模型,构造了一种能对实时动态环境进行监控和故障诊断的多领域专家知识库集成故障诊断系统的网络化模型,并提出了相应的算法。此方法已成功应用于复杂系统的故障诊断,取得了良好的应用效果,并具有良好的更新能力和应用前景。 Based on attribute significance of rough set and integrated technology of experts database, a new method of fault diagnosis for complex systems is researched. First of all, the attribute significance model of experts database is presented by combining integrated system of multi - field experts and assignment rule of fault state with attribute significance concept in rough set theory. Secondly, a network model based on multi - field experts database is constructed, which can be used to monitor the dynamic systems in real - time and diagnose fault. The presented method has been used in the fault diagnosis of complex systems and good results have been achieved.
出处 《计算机仿真》 CSCD 2007年第4期155-157,210,共4页 Computer Simulation
关键词 故障诊断 粗糙集理论 专家系统 属性重要度 故障预测 Fault diagnosis Rough set theory Expert system Attribute significance Fault prediction
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参考文献10

二级参考文献26

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共引文献197

同被引文献89

引证文献8

二级引证文献65

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