粗糙集与CMAC神经网络融合的故障诊断策略提升

本文主要探讨了一种结合粗糙集（RS）理论与CMAC神经网络的智能互补融合故障诊断策略，发表于2004年的《华侨大学学报（自然科学版）》第25卷第3期。该研究针对传统神经网络在处理大规模、强非线性故障诊断问题时的不足，提出了新的解决方案。 粗糙集理论被用来对数据样本进行预处理，通过数据浓缩技术，有效地提取出初步的诊断规则，减少了冗余信息，提高了诊断知识的准确性和效率。粗糙集理论强调了知识的分类能力，即如何通过对象的属性来判断其属于哪个决策类别，这种不确定性通过边界模糊性来表达。 CMAC神经网络作为一种小脑模型网络，被用于进一步处理这些初步规则，利用其强大的分类逼近能力，将故障状态空间精确映射到诊断空间。这种方法显著加快了神经网络的收敛速度，提升了诊断精度。通过这种方式，作者构建了一个更高效、精度更高的诊断模型。 在变压器故障诊断的实例应用中，结果显示，这种粗糙集CMAC神经网络表现出优秀的性能，包括强大的分类逼近能力、较低的计算复杂度以及较高的诊断正确率。相比于传统的神经网络，这种新型诊断策略显示出明显的优势。 论文的关键点集中在粗糙集理论与神经网络的集成，以及它们在故障诊断领域的实际应用。这种方法为复杂系统的故障诊断提供了一种新颖且有效的解决方案，为未来的智能诊断系统设计提供了新的思路和技术支持。这项研究对于提高故障诊断的效率和准确性具有重要的理论和实践价值。