基于粗糙集转子裂纹故障诊断研究

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1、第53卷第6期汽轮机技术V0I．53No．62011年l2月TURBINETECHNOLOGYDec．2011基于粗糙集的转子裂纹故障诊断研究陈松平，宋光雄(华北电力大学能源动力与机械工程学院电站设备状态监测与控制教育部重点实验室，北京102206)摘要：针对诊断转子裂纹故障时出现的许多不确定性的信息，信息的重要度不同以及冗余等问题，提出了一种基于粗糙集的裂纹故障诊断方法。利用粗糙集相对约简的不唯一性和不确定知识的表达能力，将诊断转子裂纹的相关特征参数进行模糊化及离散化处理，构建故障决策表。对故障征兆参数进行约简，去除冗余

2、信息，求出集合的正域。根据依赖度和重要度关系，求出集合的核，作为诊断转子裂纹故障的规则，简化了诊断过程。实例表明，该方法能较大的提高转子裂纹故障诊断的效率和可靠性。关键词：转子裂纹；粗糙集；正域i诊断规则分类号：TM311文献标识码：A文章编号：1001-5884(2011)06-0462-03StudyofRotorCrackFaultDiagnosisBasedonRoughSetsCHENSong—ping，SONGGuang—xiong(SchoolofEnergy，PowerandMechanicalEngine

3、ering，KeyLaboratoryofConditionMonitoringandControlforPowerPlantEquipmentofMinistryofEducation，NoAhChinaElectricPowerUniversity，Beijing，102206，China)Abstract：Inthelightoftheproblemsofuncertaintyinformation，importantdegreedifferentandinformationredundancy，relatingto

4、theRotorcrackfaultdiagnosis，proposedacrackfaultdiagnosismethodbasedonroughsets．Byutilizingthenon—uniquenessoftherelativereduction，andtheuncertaintyknowledgeexpressionabilityoftheroughsets，therelevantcharacteristicparametersofthecrackrotorwerediscreteandfuzzed，cons

5、tructingfaultdecisiontable．Thenreducingthescaleofthefaultcharacteristicparameter，removeredundantinformation，obtainpositiveregionofset．Accordingtothedependencyandimportancerelationship，obtainpositiveregionQ—core，astherotorcrackfaultdiagnosisrules，Simplifythediagnos

6、isofprocess．ApracticalexamplehasproventhattheefficiencyandreliabilityofcrackrotorfaultdiagnosisbasedOUroughsetsmethod．Keywords：rotorcrack；roughsets；positiveregi0n；diagnosisrule中，U为论域，是一个有限的非空集合；CuD=A是对象条件0前言属性和决策属性的集合；V是属性值的集合，：U×A—是一个信息函数，它指定U中每组对象的属性值。K=(U，A)转子裂

7、纹是汽轮发电机组常见的故障之一。上世纪70为一个知识表达系统，CuD=A分别为条件属性集合和决策年代以来，人们对转子裂纹故障进行了大量研究”。本文属性集合。这样就构建了一个具有不同条件属性和决策属提出利用粗糙集的转子裂纹故障诊断方法。根据转子裂纹性的知识表达系统，即决策表，定义为T=(U，C，D)。U／IND故障的特征参数和裂纹发展的不同时期，作为诊断决策的条(C)表示根据故障征兆属性C将U上的对象进行划分而得件属性和决策属性。对条件属性进行模糊化和离散化的处到的所有等价类。关系IND(C)和关系IND(D)的等价类分理，

8、构建故障决策表。利用粗糙集对决策表进行约简，降低别称为条件类和决策类。决策表的维数，求出条件属性集的正域，根据依赖度和权重对于关系系统，子集U且∈U，R为U上的一个关系，求出集合的核信息，作为诊断裂纹故障的规则，极大的等价关系，有简化了诊断过程，提高了裂纹故障诊断的效率。的下近似为R(X)={：(∈U)