基于粗糙集与模糊神经网络的车-地无线通信设备故障诊断研究

针对传统铁路列车车-地无线通信设备网络故障诊断模型结构复杂,诊断精度不高等问题,运用粗糙集理论(RS)、模糊系统(FS)和神经网络(NN)相融合的方法进行铁路列车车-地无线通信设备故障诊断研究。首先对原始样本数据进行模糊化处理,建立故障诊断样本数据表,基于粗糙集理论对故障样本数据进行约简,去除冗余属性,减少样本输入,然后利用约简后的数据训练神经网络,建立基于粗糙集与模糊神经网络车-地无线通信设备故障诊断系统模型结构;最后,将该模型运用于故障诊断中。试验结果对比表明,此方法简化了网络的结构,缩短了训练所需要的时间,提高了故障诊断的精度,从而验证了该方法的可行性。