摘要
提出粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的电动机故障诊断方法。先利用粗糙集对属性进行约简,然后将约简属性作为FSVM的输入,再对其进行训练,实现多分类,并使结果可视化。实际诊断结果验证了此方法的可行性与有效性。
A fault diagnosis method for induction motor combined RS （rough set） with FSVM （fuzzy support vector machine） is put forward. First, takes advantages of RS to reduce the attribution of the data, which then are inputed into FSVM （fuzzy support vector machine） and trained to realize the multi-classification. The result is visualized. The feasibility and effectiveness of the method have been verified by practical diagnosis results.
出处
《煤矿机电》
2014年第4期34-36,共3页
Colliery Mechanical & Electrical Technology
基金
中国矿业大学大学生创新基金资助(X10290004ZD)
关键词
粗糙集
模糊支持向量机
故障诊断
感应电动机
RS （Rough Sets）
FSVM （Fuzzy Support Vector Machine）
fault diagnosis
induction motor
