【英文题名】
Research of Fault Intelligent Diagnosis Based on Bayesian Network
【作者】
张德利 ;
【导师】
韩璞 ;
【学位授予单位】
华北电力大学（河北） ;
【学科专业名称】
热能工程
【学位年度】
2008
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
华北电力大学（河北）
【网络出版投稿时间】
2008-10-07
【关键词】
贝叶斯网络 ;
汽轮发电机组 ;
故障诊断 ;
主成分分析 ;
粗糙集理论 ;
【英文关键词】
Bayesian network ;
steam turbine generator unit ;
fault diagnosis ;
Principal Component Analysis ;
rough set theory ;
【中文摘要】
在故障诊断领域,不确定性问题占多数,主要是由诊断对象的复杂性、测试手段的局限性、知识的不精确等原因导致的。特别是汽轮发电机组这样大型复杂的机电设备,其构件之间以及构件内部都存在很多错综复杂、关联耦合的相互关系,不确定因素和不确定信息充斥其间,其故障可能是多故障、关联故障等多种复杂形式。因此,解决不确定性问题是目前汽轮发电机组故障诊断中的首要问题。
常用的解决不确定性问题的方法包括贝叶斯方法、粗糙集理论、证据理论等,经Agre G等多位专家的分析研究,发现基于贝叶斯理论的贝叶斯网络是目前解决不确定性问题的最有效的方法。
本文研究了贝叶斯网络的最新发展,包括贝叶斯网络的表示、学习和推理。就贝叶斯网络推理进行了深入研究,提出了贝叶斯网络的简化推理算法。为克服简化推理算法占用内存的问题,提出了应用深度优先分支定界法以很小的时间代价换取较大内存空间,解决了简化算法的内存分配问题,具有很强的实用价值。
以汽轮发电机组故障诊断中的不确定性问题为研究背景,系统地回顾了故障诊断的常用方法,阐述了汽轮发电机组常见的异常振动并对振动信号的频域特征进行了分析。提出了用于解决不确定性问题的故障诊断网络...
【英文摘要】
In the field of fault diagnosis, uncertainty problems are in the majority, mainly caused by the complexity of the target diagnosis, the limitations of the testing means, and imprecise knowledge. Especially for large and complex electrical equipment such as turbo-generator unit, there are a number of complex and coupling relationships among its components as well as themselves internal. Because of uncertain factors the faults may be multiple failures, associated faults or other complex forms. Therefore...
【更新日期】
2008-10-27
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