【摘 要】
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齿轮箱是化工设备中的重要传动部件,故障发生率比较高,其振动信号是非平稳、非线性的,故障部位、程度、类型等对特征参量影响很大。本文提出了基于Pawlak属性重要度的决策表
【基金项目】
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宁夏回族自治区自然科学基金项目(编号:2019AAC03272,2019.03-2021.03),国家级大学生创新创业训练计划项目(项目编号:201913820001)
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齿轮箱是化工设备中的重要传动部件,故障发生率比较高,其振动信号是非平稳、非线性的,故障部位、程度、类型等对特征参量影响很大。本文提出了基于Pawlak属性重要度的决策表的属性约简,得到所有保证不可分辨关系的断点,通过断点均分样本集、逐渐增加断点,动态地选择断点集,在信息系统分类能力不改变的情况下,使断点个数最少,最终得出诊断规则。和决策树的数据挖掘算法进行比较,准确率较高,说明该算法有一定的优越性和有效性。
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