双论域Vague粗糙集：矿井通风机故障诊断的新方法

在现代矿井管理中，矿井通风机的稳定运行至关重要。本文标题《基于双论域Vague粗糙集的矿井通风机故障诊断》深入探讨了一种创新的故障诊断方法，旨在提高设备维护的效率和准确性。Vague集作为一种模糊数学工具，被用于刻画故障类型与故障特征之间的复杂关系，这种关系在实际操作中往往存在不确定性。传统粗糙集理论通常处理的是清晰的真/假二元关系，而Vague粗糙集则能够处理不确定性，更好地适应了故障诊断中可能存在的模糊信息。 作者宋栋借鉴了双论域的概念，这是一种扩展粗糙集理论的框架，它能够在两个不同的论域（通常是故障特征和诊断结果）之间建立关联。通过这种方法，作者构建了一种新的分析模型——双论域Vague粗糙集模型，该模型允许对故障数据进行更为精细和全面的分析。这个模型的关键在于，它能有效地处理和量化故障特征的模糊性，使得在不确定的环境中也能进行准确的故障识别。 文章中，宋栋详细阐述了如何将Vague集的特性融入到双论域粗糙集中，设计出一套针对矿井通风机的故障诊断流程。这套流程包括数据预处理、特征选择、模型构建以及结果解释等步骤，旨在通过减少误诊和漏诊，提升故障诊断的可靠性。 实例分析部分是论文的核心部分，通过对具体案例的分析，验证了双论域Vague粗糙集方法在矿井通风机故障诊断中的有效性。通过比较传统方法与新方法的结果，文章证明了基于双论域Vague粗糙集的方法具有更高的诊断精度和更强的鲁棒性，尤其是在面对复杂和不确定的故障数据时。 这篇论文为矿井通风机故障诊断提供了一个新颖且实用的理论框架，它融合了模糊逻辑和粗糙集技术，对于提升煤矿安全和设备维护效率具有重要意义。对于从事矿井管理、机械工程或故障诊断领域的专业人士来说，这篇文章提供了一个有价值的参考和实践指导。