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          INTRODUCTION
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          NE板鏈斗式提升機 提升機故障診斷理論知識獲取基準

              鶴壁通用斗式提升機結構簡單,占地面積小,動力消耗低,輸送能力大,廣泛應用于電力、建材、冶金、化工、水泥、礦山等行業散狀物料提升系統。斗式提升機是一種常用的垂直提升設備,適用于干散粉狀物料或物料垂直提升。鶴壁通用是一家具有60年生產歷史的河南斗式提升機生產廠家。生產的NE板鏈斗式提升機具有輸送量大、體積小、功耗低、運行平穩可靠、使用壽命長等特點。鶴壁通用專注斗式提升機定做,產品深受眾多電力、冶金、水泥、氧化鋁企業青睞,鶴壁通用選用優質鋼材和配件,嚴格制造工藝精度,保證了整機運行的可靠性。本文基于粗糙集理論,闡述提升機故障診斷理論知識獲取基準。

          斗式提升機車間現場圖—鶴壁通用   行業領軍

          斗式提升機車間現場圖—鶴壁通用   行業領軍

              粗糙集是一種研究不精確、不確定性知識的工具,它可以不需要任何輔助信息,僅依據數據本身提供的信息就能夠在保留關鍵信息的前提下,對數據進行化簡并求得知識的最小表達,能有效地分析和處理不完整、不確定等各種不完備信息,并從中發現隱含的知識,目前該方法成為數據挖掘應用的主要技術之一。
              
          首先確定案例數據集,包括提升機故障診斷歷史數據及專家知識集,然后對樣本數據進行數據補齊、冗余消除、離散化、規范化等預處理,依據處理后的數據建立由樣本庫構成的決策表,接著用粗糙集理論中的屬性約簡、值約簡等方法實現規則知識的自動獲取,最后將獲取的規則知識存入到知識庫中。
              
          基于識別矩陣和屬性重要度融合的知識約簡粗糙集系統中的屬性并不同等重要,有些甚至是冗余的。屬性化簡就是在保持系統分類能力不變的條件下,刪除那些不相關或者不重要的屬性。若將這些屬性刪除,不僅不會改變決策表的分類或預測能力,反而會提高系統潛在知識的清晰度。本文利用粗糙集屬性約簡的這一特性,從海量監測數據中抽取提升機故障診斷的有用信息,構造了提升機故障診斷理論知識獲取基準,抽取了故障診斷實例和診斷理論等相關知識,為故障診斷本體知識推理奠定了基礎?!?br />     基于識別矩陣和屬性重要度融合的知識約簡為了得到更好的約簡結果,本文在詳細分析上述2種經典粗糙集方法的基礎上,將2者有機結合,利用識別矩陣的方法求核,并利用的屬性重要度計算方法求屬性的重要度。算法分為2個階段:第1階段,利用識別矩陣計算決策表的相對核,并以核為起點,選擇產生了與初始屬性具有相同分辨能力的較小的屬性集。在這個階段結束時,屬性約簡集 RED(C)包含了較少的屬性。在后一階段,反向去除約簡以外的屬性,最終獲得約簡屬性集。


          斗式提升機施工現場圖—鶴壁通用   行業領軍

              鶴壁市通用機械電氣有限公司即原機電部鶴壁通用機械廠,60年專注提升、振動、輸送設備。專業生產斗式提升機、振動給料機、倉壁振動器。定制各種非標設備,免費售前,售中,售后技術支持。鶴壁通用斗式提升機維護量小、壽命長、長質保、配置高、非標定制、出口品質、輸送量大。

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