基于粗糙集理论的汽轮机组振动故障诊断研究

论文摘要

随着汽轮机组容量不断增大,结构越来越复杂,对机组可用率、运行效率、安全性、可靠性与经济性提出了更高的要求。汽轮机组振动故障中的不确定性和模糊问题一直是研究的一个瓶颈,而引起机组振动故障的原因也趋多样化和复杂化,因此,进行机组振动故障诊断的研究对其安全运行有着十分重要的理论意义和巨大的经济效益。粗糙集理论是一种刻画不确定性和不完整性的数学工具,利用该工具本文提出一种故障诊断网络决策模型,进行故障的诊断和判定。首先,对已知振动故障原始数据离散化,建立诊断决策表,用分辨矩阵法和改进的分辨矩阵法分别对故障诊断决策表进行属性约简,得到核属性和约简规则集。然后,对规则集引入置信度和支持度的概念,这样既考虑了诊断决策规则在诊断决策规则集中的概率估计,也考虑到了在规则集中每条决策规则的支持程度。不仅在诊断决策规则集数量上大幅度减少,而且决策规则的匹配效率也有大幅度的提高。最后,推理出故障诊断网络模型,并给出网络模型规则的评价函数。经待诊实例验证,达到预期效果。信息熵是知识不肯定性程度的度量,它能够从确切的数值量度出发去描述知识。计算出各个属性的信息熵和属性重要程度,然后对故障诊断决策表进行属性约简,得到的结果和利用分辨矩阵法约简一样,即验证结论的正确性又证明其可行性。该模型的运行机制符合人的逻辑推理模式,应用起来比较灵活,而且诊断规则简单整齐,无重复。对待诊故障状态进行匹配诊断,能够获得比较满意的具有一定置信度和支持度的诊断结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 主要符号表
• 第1章 绪论
• 1.1 选题的背景及意义
• 1.2 故障诊断研究现状
• 1.2.1 国内研究现状
• 1.2.2 国外研究现状
• 1.3 本文研究主要内容
• 第2章 粗糙集基本理论
• 2.1 概述
• 2.2 知识的不可分表关系与表示方法
• 2.2.1 知识的不可分辨关系
• 2.2.2 知识的表示方法
• 2.3 不精确范畴与粗糙集近似
• 2.4 知识的约简与核
• 2.5 决策表与决策规则的置信度和支持度
• 2.5.1 决策表的定义
• 2.5.2 决策规则的置信度和支持度
• 2.6 分辨矩阵和分辨函数
• 2.7 本章小结
• 第3章 汽轮机组振动故障诊断决策表的属性约简
• 3.1 概述
• 3.2 故障诊断决策表的建立
• 3.3 决策表的属性约简
• 3.3.1 基于分辨矩阵的属性约简
• 3.3.2 分辨矩阵约简算法的改进
• 3.4 基于信息熵的属性约简
• 3.4.1 信息熵的概念
• 3.4.2 知识的信息熵
• 3.4.3 属性重要性的度量
• 3.4.4 机组故障属性的约简
• 3.5 两种属性约简方法的比较
• 3.6 本章小结
• 第4章 汽轮机组振动故障诊断网络模型的建立与应用
• 4.1 决策规则的置信度和支持度的计算
• 4.2 诊断网络模型的建立
• 4.2.1 诊断决策规则的提取原则
• 4.2.2 故障诊断的一般结构
• 4.2.3 网络模型的构建步骤
• 4.2.4 决策规则的评价
• 4.3 诊断网络模型的应用
• 4.4 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢