《表2 高压断路器振动信号信息决策表》

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《基于粗糙集神经网络和振动信号的高压断路器机械故障诊断》

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正常、连接销松动、机构连接螺栓松动、合闸脱扣器卡涩、操动机构卡涩五种故障振动信号的IMF边际谱能量各选取40组作为样本。表1列出高压断路器故障类型与期望输出的对应关系。将每种故障类型作为粗糙集理论信息表的决策属性，每种故障的振动信号IMF边际谱能量作为粗糙集理论信息表的条件属性，从而建立起信息决策表见表2。利用基于属性重要性的粗糙集约简方法对表2进行约简，粗糙集理论的约简结果见表3。