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粗糙集理论在火电厂风机故障诊断中的应用的任务书

任务书

任务名称：粗糙集理论在火电厂风机故障诊断中的应用

任务目的：

本次任务旨在探究粗糙集理论在火电厂风机故障诊断中的应用，通过对风机故障样本数据的分析与建模，实现对火电厂风机故障的快速精准诊断，提高火电厂设备的运行效率与安全性能。

任务内容：

1.收集火电厂风机故障样本数据，包括风机运行压力、转速、电流、温度等参数，以及其对应的故障类型与程度。

2.利用Python或其他数据分析工具，对收集到的风机故障样本数据进行预处理和特征提取，得到相应的特征属性集。

3.利用粗糙集理论对特征属性集进行建模，得到风机故障诊断模型，并进行模型训练和优化。

4.利用已训练好的诊断模型，对新的风机故障数据进行预测和分析，实现对火电厂风机故障的快速诊断。

任务要求：

1.收集到的风机故障样本数据必须为真实数据，并具有代表性和可分辨性，收集的数据量不少于5000组。

2.模型建立和训练过程中，要注意数据的充分利用和样本分布的均衡性。

3.最终的诊断模型应具有高精度、高泛化性和较好的解释性。

4.任务报告中应包含整个任务的过程、方法和结果，并对结果进行分析和评价，提出改进建议。

参考文献：

1.张德良,王宏伟.火电厂风机故障诊断与维护技术分析[J].机电工程,2011,28(3):253-255.

2.赵业华,胡前进.基于粗糙集理论的故障诊断方法研究与应用[J].机械科学与技术,2018,37(11):1815-1819.

3.沈敏,张俊杰,李俊伟.粗糙集理论在机械故障诊断中的应用[J].唐山师范学院学报,2018,40(4):67-72.