基于模糊贝叶斯网络的汽轮机组故障诊断研究

摘要

针对汽轮发电机组结构高度耦合,故障诊断知识复杂,故障诊断过程需要不确定性推理的问题,提出了一种本体、模糊和贝叶斯网络(BN)三者结合的故障诊断方法。该方法首先利用本体理论建立汽轮发电机组故障诊断本体库,并通过建立规则将本体模型转化成BN结构;然后将Leaky Noisy-Or模型和模糊综合评价法结合获取条件概率表(CPT);最后,结合BN结构模型和CPT得到完整的汽轮发电机组诊断模型。实例验证结果表明,该方法应用在汽轮发电机组故障诊断中切实可行,具有较高的准确性。