SIA OpenIR  > 工业控制网络与系统研究室
基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法
于海斌; 曾鹏; 尚文利; 李世超
所属部门工业控制网络与系统研究室
专利权人中国科学院沈阳自动化研究所
专利代理人沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002
授权国家中国
专利类型发明
专利状态实审
摘要本发明涉及一种基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法,包括以下步骤:搜集基准的训练样本特征数据,得到对应约简后的决策表,建立BP神经网络模型;将待诊断的训练样本特征数据,得到对应约简后的决策表,输入到所述BP神经网络模型,进行故障诊断。本发明通过将BP神经网络与粗糙集算法结合,先利用粗糙集理论有效的降低泵功图样本特征的维数,再利用约简后样本特征构造BP神经网络识别器,简化BP神经网络结构,减少BP神经网络识别器学习和运行的时间,提高分类精度。
PCT属性
申请日期2015-09-08
2017-03-15
申请号CN201510566043.0
公开(公告)号CN106503798A
语种中文
产权排序1
文献类型专利
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/20160
专题工业控制网络与系统研究室
作者单位中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
于海斌,曾鹏,尚文利,等. 基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法[P]. 2017-03-15.
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