粗集理论在旋转机械故障诊断中的数据挖掘应用

本文主要探讨了"基于粗集理论的数据挖掘应用"这一主题，发表在2003年3月的《南京工业大学学报》第25卷第2期。作者周庆敏、李永生、殷晨波和陆金桂分别来自南京工业大学的信息科学与技术学院和机械与动力工程学院。粗集理论，由波兰学者Z.Pawlak于1982年提出，是一种用于处理不完整数据和不确定知识的数学工具，其核心概念是不可分辨关系，即知识基于对象间的相似程度进行分类，相似的对象被归为一类，形成等价关系。 粗集理论的特点在于无需预先定义具体数值描述，而是通过不可分辨关系和不可分辨类来揭示问题的内在规律。在数据挖掘领域，这种理论被应用于旋转机械故障诊断中，以解决海量数据背后可能存在的规律性和趋势性问题。通过这种方法，作者构建了一种针对故障诊断决策表的属性约简策略，旨在剔除不必要的属性，识别冗余条件，提高诊断效率和准确性。 在具体实施中，作者首先介绍了粗集理论的基本概念，包括不可分辨关系的定义和性质，然后展示了如何将其应用于旋转机械故障诊断的决策规则制定过程中。通过属性约简，他们揭示了故障诊断中哪些条件是相互独立的，哪些是可以合并的，从而减少了决策过程中的复杂性。 文章的关键点包括粗集理论在数据挖掘中的应用，特别是其在简化决策表和提取决策规则方面的优势，以及这种方法如何帮助工程师和决策者更有效地识别和处理旋转机械的故障。此外，文中还提到了研究背景，即信息时代的数据量激增，粗集理论作为一种新兴工具在应对这些问题时的重要性。 总结来说，这篇论文深入研究了粗集理论在数据挖掘领域的实际应用，尤其是在故障诊断领域的价值，为处理复杂数据集提供了新的思路和技术手段，对提升工业设备维护和故障预测能力具有重要意义。