基于定量知識的分層有向圖故障診斷方法及其應(yīng)用.pdf

1、在火電廠中，熱力系統(tǒng)發(fā)生故障的比重很大，對機(jī)組整體運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性有著巨大影響，因此熱力系統(tǒng)的故障診斷研究處于重要的地位。由于熱力系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運(yùn)行工況多變，故障診斷過程中不易于建立和完善故障知識庫。基于定性模型的診斷方法是一種利用深層知識進(jìn)行診斷的方法，一方面能夠克服知識獲取的困難，另一方面能夠識別某些未知的故障信息，是實現(xiàn)熱力系統(tǒng)故障診斷比較理想的方法。
　　本文在定性符號有向圖(SDG)模型的基礎(chǔ)上，將分層思想和定量

2、知識（概率的形式）與該模型相結(jié)合，得到的新模型在反向相容通路的回溯時搜索空間變小，速度更快，在診斷結(jié)果的判定上，以定量的概率信息描述，區(qū)分了多個潛在的故障源發(fā)生的可能性大小。首先，針對SDG故障診斷中存在的效率低、解決相同故障模式下故障難分辨和可能出現(xiàn)的“組合爆炸”等問題，提出了一種改進(jìn)分層有向圖模型，同時提出了基于該模型的故障診斷方法。本方法具有SDG的完備性，采用分層策略，利用節(jié)點(diǎn)間的定性關(guān)系，回溯相容支路確定故障源候選節(jié)點(diǎn)。最后將

3、本方法應(yīng)用到電站熱力系統(tǒng)除氧器的故障診斷中，大大減少了有效節(jié)點(diǎn)的搜索空間，提高了故障診斷的速度及準(zhǔn)確性。
　　其次，針對大規(guī)模熱力系統(tǒng)的SDG模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，診斷時搜索路徑易產(chǎn)生“組合爆炸”和難以區(qū)分多個潛在故障源發(fā)生的可能性等問題，提出一種新的基于定量知識的分層有向圖模型——分層概率SDG模型，并在此模型的基礎(chǔ)上提出了一種基于分層概率SDG的故障診斷方法。一方面，該模型利用分層簡化搜索路徑，用定性和定量相結(jié)合的方法描述故障之間的因

4、果關(guān)系;另一方面，該方法利用建立系統(tǒng)的分層有向圖模型減少搜索空間，利用相容性和貝葉斯推理進(jìn)行診斷，得到各故障源的概率及可能性排序。最后以電站熱力系統(tǒng)高加給水系統(tǒng)為例，建立其模型并驗證了模型的正確性和有效性，實驗表明，該方法提高了故障源的分辨率同時減少了相容通絡(luò)的搜索空間，避免了“組合爆炸”的發(fā)生。
　　將本文提出的模型和方法應(yīng)用到火電機(jī)組的熱力系統(tǒng)故障診斷中，克服了復(fù)雜熱力系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)和因果關(guān)系復(fù)雜、診斷速度慢和難以區(qū)分潛在故障源