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基于RS-Fuzzy ART的设备状态监测方法研究
引用本文:谷吉海,安若铭,王红懿.基于RS-Fuzzy ART的设备状态监测方法研究[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2008,24(6):733-737.
作者姓名:谷吉海  安若铭  王红懿
作者单位:1. 哈尔滨商业大学,机电工程系,哈尔滨,150028
2. 哈尔滨工业大学,航天学院,哈尔滨,150001
基金项目:黑龙江省教育厅科学技术研究项目 , 黑龙江省自然科学基金  
摘    要:针对Fuzzy ART神经网络在多工况设备状态监测中存在的学习时间过长问题,提出一种基于粗集约简的RS-Fuzzy ART状态监测方法.该方法利用粗集的信息决策表和决策矩阵对设备的监测参数进行约简提取,降低Fuzzy ART输入向量的维数.监测实例结果表明,采用粗集约简提取的监测参数与原监测参数具有相同的监测能力,且可极大缩短网络的学习时间.若将约简提取的监测参数进行联合监测,还可间接消除由于传感器故障或信号传输错误引起的误报.

关 键 词:粗糙集  决策矩阵  参数约简  Fuzzy  ART  状态监测

Research of equipment condition monitoring method based on RS-Fuzzy ART
GU Ji-hai,AN Ruo-ming,WANG Hong-yi.Research of equipment condition monitoring method based on RS-Fuzzy ART[J].Journal of Harbin University of Commerce :Natural Sciences Edition,2008,24(6):733-737.
Authors:GU Ji-hai  AN Ruo-ming  WANG Hong-yi
Institution:GU Ji-hai1,AN Ruo-ming2,WANG Hong-yi1(1.Department of Mechano-electronic Engineering,Harbin University of Commerce,Harbin 150028,China,2.School of Astronautics,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China)
Abstract:Multiple work state monitoring method based on RS-Fuzzy ART neural network is presented for complexity equipment system.The method uses rough information decision-making form and decision-making matrix.To reduce choose monitoring parameters of the system,thus can effectively reduce dimension of FuzzyART input vectors,improve study efficiency of network.The example test result show that it has same monitoring capability either using monitoring vectors of rough reduction distilling or former monitoring vector...
Keywords:Fuzzy ART
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