基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法

	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
	2017-03-15
专利国别	中国
专利号	CN106503798A
专利类型	发明
产权排序	1
权利人	中国科学院沈阳自动化研究所
中文摘要	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。
是否PCT专利	否
申请日期	2015-09-08
语种	中文
专利申请号	CN201510566043.0
专利代理	沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002
内容类型	专利
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/20160]
专题	沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室
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. CN106503798A. 2017-03-15.