基于粗糙集与支持向量机的电动机转子断条故障诊断.pdf

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1、第25卷第1期2012年1月机电产品开簋与刨崭Development&InnovationofMachinery＆ElectricalProductsV01．25．No．1Jan．。2012文章编号：1002—6673(2012)01-088-03基于粗糙集与支持向量机的电动机转子断条故障诊断郎许飞，唐文秀，赵志江(东北林业大学，黑龙江哈尔滨150040)摘要：提出了一种基于粗糙集与支持向量机的电动机转子断条故障诊断方法。首先将电动机在不同故障状态下的振动信号离散化，再应用粗糙集软件rosetta对数据进行进一步的约简。得到约简后的数据应用于支持向

2、量机的训练从而得到基于支持向量机的多分类器。实验证明：该方法检测电动机的转子断条故障是可行的。关键词：支持向量机；粗糙集；电动机；故障诊断中图分类号：TM307+．1文献标识码：Adoi：10．3969／i．issn．1002—6673．2012．01．036ADiagnosisSystemofMotorBasedonRoughSetsandSupportVectorMachinesLANGXu—fti．TANGWen-Xiu。zHA0ZHi—jio札g(CollegeofMechanicalandElectricalEngineeringNEFU

3、，HarbinHeilongjiang150040，China)Abstract：Consideringtheabilityofroughsetstheoryonreductionofdecisionsystemandthatofsupportvectormachinesforclassification，adiagnosissystemoffaultdiagnosisoftherotorbrokenbarsofIMbasedonroughsetsandsupportvectormachlnegisproposed．Firsdy，thecontin

4、uousattributesdataindiagnosticdecisionsystem&rediscretized．Then，reductsarefoundbasedonroughsetstheory，andthekeycon-ditionsfordiagnosisaredetermined．Lastly，accordingtothechosenreduct，themulti—classsupportvectormachinesaredesignedforfaultdiag-nosis．Thediagnosisofarotordemonstrat

5、esthatthesystemcanreducetheCOStofdiagnosisgready．Anditverifiesthefeasibilityoftheengi-neeringapphcation．Keywords：supportvectormachines；roughsets；motor；faultdiagnosis。翟⋯～⋯⋯阱种人-l-智能f近年来，随着人工智能技术的发展，各种人智能方法已经运用于电动机故障诊断中，其中人工神经网络法(ANN)应用较为广泛。但ANN存在一些难以克服的缺陷，如受网络结构和样本复杂性的影响较大。容易出现“

6、过学习”或低泛化能力：确定网络结构时缺乏有效的理论依据，基本上是凭经验和反复试验来确定；易陷入局部极小等。近年来兴起的支持向量机(supporVectorMachine)的机器学习算法以统计学习理论为基础，是专门针对有限样本情况的学习机器，实现的是结构风险最小化，它最终解决的是一个凸二次规划问题。从理论上说，得到的将是全局最优解，解决了在ANN中无法避免的局部极值问题和低泛化能力M。但单纯用SVM进行电动机故障诊断也有其缺点，如当输入矢量维数过多和训练样本过大时，SVM的计算复杂度及空间复杂性赢面i磊j；————一l作者简介：郎许飞(1986一)，

7、男，内蒙古赤峰市人．硕士研·究生。研究方向：检测技术及自动化装王。会大大增加，导致训练时间长、收敛速度慢等。针对上述问题，本文提出了一种将粗糙集理论(RS)与支持向量机结合起来进行电动机断条的故障诊断方法。粗糙集理论是一门新兴的智能信息处理技术，它对各种不完整数据进行分析和推理，发现数据问的关系，提取有用特征，简化信息处理。其最大的特点就是在保持分类能力不变的前提下，能对大量数据进行信息约简[6,71。本方法首先利用RS对原始数据进行预处理．去除冗余信息。再用约简后的样本训练SVM进行故障分类。这样降低了计算复杂性，提高了故障分类的正确率。1粗糙集

8、理论与支持向量机决策表是一类特殊而重要的知识表达系统，可定s：(U，CUD)为一知识表达系统，且C、D是两个属性子集。分别