基于动态贝叶斯网络的风电机组故障诊断

摘要

提出了基于动态贝叶斯网络的风电机组故障诊断方法,进一步阐述了动态贝叶斯网络的构建过程,通过广泛收集风电机组各部件的结构资料,综合故障检修、设备检测数据及故障征兆.经过对设备故障与检修过程数据的统计分析,获取了各故障具有明显征兆特点的条件概率,在动态先验维修过程数据的基础上,建立了基于动态贝叶斯网络的风电机组故障诊断网.并根据风电机组设备运行及故障特点优化故障诊断推理过程,采用联合概率计算,进行故障元件的概率计算.依据概率分布情况提出检修方案,并提高检修的准确性.本文通过风电机组发电机轴承温度高故障实例分析,诊断结果验证了该方法的正确性与有效性.