Research on Fault Diagnosis Method Based on Rule Base Neural Network

Table 1

Training samples table.

Series number	Model
1	Imbalance	0.0509	0.522	0.450	0.538	0.036	0.505	0.169	0.152	0.231	0.572
2		0.727	0.643	0.639	0.780	0.057	0.602	0.113	0.021	0.154	0.263
3		0.318	0.358	0.278	0.415	0.028	0.334	0.084	0.245	0.125	0.241
4		0.857	0.533	0.538	0.757	0.066	0.549	0.100	0.364	0.265	0.452
5	Misaligned	0.293	0.185	0.147	0.155	0.018	0.182	0.380	0.285	0.341	0.214
6		0.533	0.520	0.370	0.487	0.052	0.548	0.924	0.214	0.741	0.285
7		0.166	0.171	0.131	0.172	0.020	0.189	0.298	0.623	0.321	0.241
8		0.467	0.247	0.143	0.272	0.042	0.277	0.653	0.214	0.854	0.365
9	Looseness	0.304	0.058	0.051	0.136	0.062	0.156	0.072	0.247	0.280	0.157
10		0.617	0.124	0.197	0.257	0.107	0.222	0.090	0.352	0.264	0.514
11		0.302	0.042	0.077	0.114	0.058	0.110	0.046	0.452	0.153	0.214
12		0.667	0.075	0.127	0.214	0.106	0.161	0.059	0.632	0.352	0.241
13	Rub-impact	0.108	0.286	0.245	0.161	0.053	0.211	0.020	0.214	0.152	0.741
14		0.302	0.806	0.595	0.614	0.095	0.732	0.102	0.145	0.215	0.541
15		0.120	0.428	0.246	0.352	0.045	0.402	0.063	0.362	0.384	0.562
16		0.297	0.001	0.023	0.076	0.053	0.057	0.026	0.264	0.274	0.247