基于单值中智粗糙集的汽轮机故障诊断.pdf

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1、·36·煤矿机电2017年第2期宋栋．基于单值中智粗糙集的汽轮机故障诊断[J]．煤矿机电，2017(2)：36-38．doi：10．16545／j．cnki．cmet2017．02．011基于单值中智粗糙集的汽轮机故障诊断术宋栋(中国煤炭科工集团太原研究院有限公司，山西太原030006)摘要：针对汽轮发电机组故障类型与故障参数之间关系的不确定性，采用单值中智集以更有效地表达汽轮机故障诊断中的各种不确定性信息。为了解决基于单值中智集的不确定性数据分析，提出了单值中智粗糙集的概念。在此基础上，提出以汽轮机故障诊断为背景的决策模型并通过计算，验证了所提出模型的有效性。关键词：汽

2、轮机；故障诊断；单值中智集；粗糙集中图分类号：TD607文献标识码：A文章编号：1001—0874(2017)02—0036—03FauItDiagnOsisOfSleamTurbineBasedOnSingle-ValuedNeutrOsOphicROughSetSongDong(CCTEGTaiyuanResearchInstituteCo．，Ltd．，Taiyuan030006，China)Abstract：Aimingatuncertaintiesoftherelationshipbetweenfaultpattemsandfaultparametersofthe

3、steamturbinegenemtorunit，expressVariousuncertaininfo咖ationmoreefketiVelythrou曲utilizingsingle—valuedneutrosophicsetinthefaultdiagnosisofsteamturbine．Inordertos01Vetheuncenaindataanalysisbasedonsingle-valuedneutrosophicset，pmposestheconceptofsingle—valuedneutrosophicroughset．Onthisbasis，ad

4、ecisionmakingmodelwithinthebackgroundofsteamturbinefaultdiagnosisisdeveloped，andanillustrativecaseispresentedtoverif．yitsvalidity．KeywOrds：steamturbine；faultdiagnosis；sin91e—valuedneutmsophicset；roughset0引言作为燃煤电厂的核心设备，对汽轮机的故障诊断一直是研究的热点。诸如小波分析、神经网络和专家系统等方法对单故障诊断取得了良好的效果，但难以实现多故障诊断。基于模糊集的模糊

5、故障诊断方法利用隶属函数的概念，很好地解决了故障类型与故障参数之间关系的不确定性，在多故障诊断中获得了广泛应用。但传统模糊集的隶属度是一个单一值，不能表达肯定、不确定和否定H训。单值中$山西省科技攻关项目(2015031006．1)智集是模糊集的一种拓展形式，体现了元素对于集合的肯定、不确定与否定程度，有更强的表达不确定性信息的能力∞J。粗糙集是一种进行不确定性数据分析的理论，由于该理论具有不需要提供解决问题所需数据集之外的先验信息的特点，已被广泛应用于故障诊断、机器学习和知识发现等领域H引。本文主要提出单值中智粗糙集的概念并研究基于该粗糙集的汽轮机故障诊断方法。1单值中

6、智集理论设u是一个论域，u上的一个单值中智集A由2017年第2期煤矿机电·37·表示肯定程度的函数乃(石)、表示不确定程度的函数厶(戈)以及表示否定程度的函数只(戈)组成，A可表示为：A={(戈，死(菇)，厶(戈)，，-(菇))I菇∈u}。其中对于论域u上所有元素戈，以上三类函数满足n(戈)，厶(戈)，，_(z)∈[0，1】。规定论域u上所有单值中智集表示为5州(u)。根据以上定义，介绍基于单值中智集的一些运算规则。设U是一个论域，有V4，B∈．s例(U)，则：1)A的补集记做A。，表示为：A。：{(石，，TA(石)，1一厶(戈)，n(菇))I石∈u}；2)A与B的交集记

7、做4nB，表示为：An召={(戈，死(菇)／＼％(菇)，厶(戈)V厶(菇)，只(戈)VF日(戈))I戈∈u}；3)A与B的并集记做AuB，表示为：Au召={(戈，死(茗)V％(石)，厶(茗)A厶(戈)，瓦(z)八F。(戈))l戈∈u}；为了比较不同的单值中智集，介绍基于单值中智集的打分函数的概念。设A={(戈，乃(石)，厶(戈)，n(戈))I石∈u}为单值中智集，关于A的打分函数为：s(A)=乃(z)+1一厶(菇)+l—R(x)。容易看到巧(戈)越大，厶(尤)和n(戈)越小，则单值中智集A越大。2单值中智粗糙集在给出单值中智粗