本文關鍵詞： 水電機組 故障診斷 貝葉斯網絡 故障樹 模型轉化　出處：《中國農村水利水電》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為克服貝葉斯網絡應用在水電機組故障診斷中存在的結構和概率不易確定的困難,研究過程中將故障樹轉化為貝葉斯網絡模型。首先比較兩種模型的類似,通過與或門故障樹例子驗證了貝葉斯網絡方法和故障樹分析法計算結果相同。再將現有故障樹結構的發(fā)電機故障模型轉化為貝葉斯網絡模型,利用柱狀圖對比通過專家系統(tǒng)確定的先驗概率和通過貝葉斯網絡的反向推理獲得各個底層事件在頂層事件發(fā)生故障下的后驗概率,得到最有可能導致系統(tǒng)故障的底層事件,據此進行診斷,為復雜系統(tǒng)的可靠性設計和故障診斷提供依據。
[Abstract]:In order to overcome the difficulty that the structure and probability of the Bayesian network are difficult to determine in the fault diagnosis of hydroelectric generating set, the fault tree is transformed into the Bayesian network model in the research process. Firstly, the similarity of the two models is compared. The results of Bayesian network and fault tree analysis are the same, and the existing fault tree generator fault model is transformed into Bayesian network model. Using histogram to compare the priori probability determined by expert system and the backward reasoning of Bayesian network to obtain the posteriori probability of each underlying event under the top-level event fault. The underlying events which are most likely to lead to the system failure are obtained, and the diagnosis is carried out, which provides the basis for the reliability design and fault diagnosis of the complex system.
【作者單位】： 深圳蓄能發(fā)電有限公司;武漢大學動力與機械學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51379160)
【分類號】：TV738
【正文快照】： 0引言由于組成構件之間及構件內部存在很多不確定關系,各種可能的因素充斥其間,使得故障診斷在大型設備領域應用中準確率比較低下,導致故障原因不易確定。因此如何從眾多不確定信息中獲得最終的最有可能的故障原因是故障診斷領域發(fā)展所需要克服的主要問題。目前利用故障樹分析

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本文編號：1456160