【摘 要】
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为准确预测控制系统设备故障并提高故障预测效率,降低控制系统设备预防性维护成本,提出了灰色粗糙集和神经网络的控制系统故障预测方法,首先将灰色关联分析技术与粗糙集理论
【机 构】
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天津津航计算技术研究所,海军工程大学舰船与海洋学院
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为准确预测控制系统设备故障并提高故障预测效率,降低控制系统设备预防性维护成本,提出了灰色粗糙集和神经网络的控制系统故障预测方法,首先将灰色关联分析技术与粗糙集理论相结合,对原始的故障决策表完成了横向和纵向属性约简,然后剔除了原始数据中冗余无效的属性数据,最后引入BP神经网络技术,将粗糙集约简后的数据作为输入,实现了对控制系统的故障预测。该方法不仅提高了故障预测的精度,而且为其他领域设备故障预测提供了技术参考。
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