基于最小期望代价的汽轮机代价敏感故障诊断

在故障诊断领域,粗糙集已成为一种有效的不一致信息处理工具,然而当故障诊断存在明显的诊断代价差异时,粗糙集方法由于没有考虑诊断代价,不能取得满意的效果。本文提出了一种基于最小期望代价的汽轮机故障诊断方法,首先利用粗糙集方法进行故障诊断规则的提取,然后采用最小期望代价准则进行诊断决策的综合评价,克服了传统方法不考虑故障诊断代价的不足。该方法不仅实现简单,而且通用性强,能够被容易地应用于其他类型的学习器,从而考虑诊断代价。通过汽轮机振动的代价敏感故障诊断实验表明,在故障诊断存在不一致的情况下,本文提出的方法倾向于将故障诊断为高代价故障,从而能够达到降低诊断代价和风险的目的。