基于改进SDG的电站热力系统故障诊断方法研究

基于符号有向图(SDG)深层知识模型能够表达复杂的因果关系,具有包容大规模潜在信息的能力,在流程系统领域是完备性较好的一种故障诊断方法。但固有的缺陷限制了它的进一步应用。该文通过采用主元统计-有向图方法,可以有效避免传统SDG在确定节点状态和阈值时的单变量统计的缺点;并对某些定性特征一样而定量值不同的故障模式,为了能有效区分,根据节点相对变化增益,在SDG上加入定量信息,并去构造隶属函数,然后由模糊数学最大隶属度原则去进一步确定故障。案例研究表明基于改进SDG方法可以进行有效的诊断。