基于定量知识的分层有向图故障诊断方法及其应用

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1、万方数据声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：—牡慨狸丝基鱼生l关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印‘件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换

2、学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：导师签名：旌，避到万方数据资助项目Ⅲ川ⅢⅢⅧ圳舢】

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5、I舢0Y2693460国家自然科学基金项目(60975032)山西省青年科技研究基金(2009021017—4)(2010021016—1)山西省回国留学人员基金(2008—25)(2013一031)山西省留学回国人员科技活动择优资助项目(2013—68)(2013·69)(2011一172)SupportedbyProjectsf．romNationalNaturalScienceFoulldationofChina(60975

6、032)ShanxiProvinceScienceFoundationforYoutlls(2009021017—4)(2010021016-1)Sh甜ⅨiProviIlceFoundationforSch01arsSnanXlrrOVmCerOUnQallOnIOr3CnOlarSRetulmedf如mAbroad(2008—25)(2013·031)shanxiScienceandTechn0109yActiVitiesFundedProjectScholarsRetllmedfromAbroad(2013—68)(2013—69)(2011—172)万方数据太原理工大

7、学硕士研究生学位论文基于定量知识的分层有向图故障诊断方法及其应用摘要在火电厂中，热力系统发生故障的比重很大，对机组整体运行的安全性和经济性有着巨大影响，因此热力系统的故障诊断研究处于重要的地位。由于热力系统内部结构复杂、运行工况多变，故障诊断过程中不易于建立和完善故障知识库。基于定性模型的诊断方法是一种利用深层知识进行诊断的方法，一方面能够克服知识获取的困难，另一方面能够识别某些未知的故障信息，是实现热力系统故障诊断比较理想的方法。本文在定性符号有向图(SDG)模型的基础上，将分层思想和定量知识(概率的形式)与该模型相结合，得到的新模型在反向相容通路的回溯时搜索空间变小，速

8、度更快，在诊断结果的判定上，以定量的概率信息描述，区分了多个潜在的故障源发生的可能性大小。首先，针对sDG故障诊断中存在的效率低、解决相同故障模式下故障难分辨和可能出现的“组合爆炸”等问题，提出了一种改进分层有向图模型，同时提出了基于该模型的故障诊断方法。本方法具有SDG的完备性，采用分层策略，利用节点间的定性关系，回溯相容支路确定故障源候选节点。最后将本方法应用到电站热力系统除氧器的故障诊断中，大大减少了有效节点的搜索空间，提高了故障诊断的速度及准确性。其次，针对大规模热力系统的SDG模型结构复杂，诊断时搜索路径易产生“组合爆炸”和难以区分多个潜在故障源发生的可能性等问题

9、，提出一种新的基于定量知识的分层有向图模型一一分层概率SDG模型，并在此模型的基础上提出了一种基于分层概率SDG的故障诊断方法。一方面，该模型利用分层简化搜索路径，用定性和定量相结合的方法描述故障之间的因果关系；另一方面，该方法利用建立系统的分层有向图模型减少搜索空万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文间，利用相容性和贝叶斯推理进行诊断，得到各故障源的概率及可能性排序。最后以电站热力系统高加给水系统为例，建立其模型并验证了模型的正确性和有效性，实验表明，该方法提高了故障源的分辨率同时减少了相容通络的搜索空间，避免了“组合爆炸”的发生。将本文提出的模型和方法应用到火电机组的热

10、力系统故障诊断中，克服了复杂热力系统模型结构和因果关系复杂、诊断速度慢和难以区分潜在故障源发生的可能性等问题，以分层的方法缩短了故障诊断的时间，减少了热力系统停机时间过长造成的财产损失，以定量的信息描述各故障源的发生的可能性，缩短了故障维修的时间，提高了人力和物力的利用率，增加了热力系统运行的安全性。关键词：高加给水系统，符号有向图，分层概率SDG，搜索推理，贝叶斯网络II万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文HIERARCmCALDIRECTEDGRAPHBASEDONQI7ANTI仉盯IⅦKNOWLEDGEFA