基于贝叶斯网络Noisy Or模型的水电机组故障诊断研究

【摘要】：针对水电机组故障诊断中系统结构复杂,不确定因素众多的特点,将贝叶斯网络引入水电机组故障诊断中,建立基于贝叶斯网络的水电机组故障诊断系统;为了克服贝叶斯网络结构中需要的概率数量庞大和确定概率困难特点,在贝叶斯网络系统结构中引入Noisy Or模型。论文首先利用专家知识,将各个特征结点按二值结点构造网络,确定各单个结点的概率,然后计算多个结点的任意组合对结果的影响程度,从而确定某种故障发生的可能程度。仿真研究表明:用此模型构造的贝叶斯网络结构,需要的条件概率个数可以从2n减小为2n。大大降低了数据需求量,提高了水电机组故障诊断速度和效率。 【作者单位】： 武汉大学动力与机械学院;
【关键词】： 动力机械工程 水电机组故障诊断 贝叶斯网络 Noisy Or模型 概率数量
【基金】：国家自然科学基金(51379160) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130141130001)
【分类号】：TV738
【正文快照】： 0引言水电机组是水电厂的关键设备,运行状态的好坏直接影响水电厂的安全运行。随着水电机组单机容量的不断增大,对机组的检修、维护、运行、管理提出了更高的要求。对水电机组运行状况进行状态监测和对机组故障进行及时预测预报、分析原因,对于大中型水电机组的安全运行具有重

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