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基于粗糙集-神经网络系统的采煤机故障诊断

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周天沛 代洪

徐州工业职业技术学院机电工程系,江苏徐州221140

煤矿机电
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国际标准刊号:ISSN 1001-0874
国内统一刊号:CN 31-1509

摘  要:

利用粗糙集理论对原始数据进行约简,构建优化的粗糙集-神经网络智能系统。该系统能够提高采煤机故障诊断准确性和效率,有良好的应用前景。[著者文摘]

文章出处:

《煤矿机电》-2007年5期 -57-59页

Colliery Mechanical & Electrical Technology

栏目信息:

问题探讨

分 类 号:

TD421 TB533

文献标识码:

B

文章编号:

1001-0874(2007)05-0057-03

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[参考文献]

Fault Diagnosis of Shearer Based on Rough-set Neural Network System

ZHOU Tian-pei, DAI Hong ( Department of Mechanical and Electrical Engineering, Xuzhou College of Industrial Technology, Xuzhou 221140, China)

Abstract:

The reduction of original data based on rough-set theory is derived and the optimized intelligent system with rough-set neural network is established in this paper. The system enhances the accuracy and efficiency of fault diagnosis of shearer and has a good applied prospect.[著者文摘]

Key words:

rough-set ; fauh diagnosis ; BP neural network ; shearer

收稿日期: 2007-05-11

作者简介:

周天沛(1977-),男,讲师。毕业于中国矿业大学信息与电气工程学院(硕士学位),主要从事智能控制与应用、故障诊断、模糊信息处理等方面研究。

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