灰色理论PNN和D-S集成的汽轮机组故障诊断

汽轮机组发生故障的原因多且复杂,若是仅采用单一的故障诊断方法进行故障诊断,可能会存在误诊或漏诊的问题。为了解决此类问题,同时为了提高故障诊断的可靠性,所以引入D-S理论进行融合故障诊断。针对汽轮发电机组故障的特点,提出了一种基于灰色理论-PNN(概率神经网络)和D-S理论集成的故障融合诊断策略。该策略先采用灰色理论和PNN对故障样本进行初步诊断,再根据初步诊断结果构造证据体,然后根据D-S理论进行融合以得到诊断结果。仿真结果表明,相对于单一的诊断方法,所提出的融合诊断方法可有效地诊断汽轮发电机组振动故障,且能避免误诊现象,可靠性高,具有良好的应用前景。