基于平均多粒度决策粗糙集和NNBC的滚动轴承故障诊断

论文摘要

采用求同排异思想的悲观多粒度粗糙集是一种规避风险的决策策略,其限制条件过于苛刻,导致约简后的征兆属性集维数过低,难于对滚动轴承的状态做出准确判断。为此,提出一种基于平均多粒度决策粗糙集和非朴素贝叶斯分类器（Non-Naive Bayesian Classifier, NNBC）的滚动轴承故障诊断方法。该方法提取训练样本中滚动轴承的故障特征,用于构建平均多粒度决策粗糙集;采用基于平均多粒度决策粗糙集的属性约简算法,降低训练样本中征兆属性集的维数;根据约简后的训练样本构建NNBC,用于判断待诊样本中滚动轴承状态。实验结果表明该方法能够准确地判断滚动轴承的故障类型及故障程度。

论文目录

• 1 平均多粒度决策粗糙集和NNBC简介
•   1.1 平均多粒度决策粗糙集
•   1.2 非朴素贝叶斯分类器
• 2 滚动轴承故障诊断方法
•   2.1 基于平均多粒度决策粗糙集的属性约简
•   2.2 基于NNBC的模式识别
• 3 实验验证
•   3.1 实验设备
•   3.2 实验结果
•   3.3 比较分析
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 于军,丁博,何勇军

关键词: 平均多粒度决策粗糙集,属性约简,非朴素贝叶斯分类器,滚动轴承,故障诊断

来源: 振动与冲击 2019年15期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,自动化技术

单位: 哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

基金: 国家自然科学基金(61673142,51275136),黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才项目(UNPYSCT-2016034)

分类号: TP18;TH133.33

DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.15.029

页码: 209-215

总页数: 7

文件大小: 1138K

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