一种基于DBN模型的冷水机组故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于DBN模型的冷水机组故障诊断方法，包括：通过传感器采集到的实验或现场冷水机组存储的历史数据，获得无故障和故障运行的历史数据，对历史数据进行稳态筛选和特征提取；利用统计学和概率论的方法确定条件概率值，并构建DBN模型；若无正确率过低的故障，则输出DBN模型，若存在正确率过低的故障，则增补额外的非传感器信息；重新构建融入现场信息的DBN模型进行故障诊断，并对该模型是否可用于冷水机组的故障诊断进行评价；该方法有效克服了目前条件高斯网络和三层诊断贝叶斯网络存在的主要局限性，大大提升了故障诊断系统现场应用的可能性。