一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法，在动态故障树的基础上，利用转换规则构建系统动态贝叶斯网络模型，具体包括如下步骤：建立动态故障树；利用转换规则构建系统动态贝叶斯网络模型；确定贝叶斯网络的条件概率表；计算求得诊断结果

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法


[0001]本专利技术属于设备故障智能诊断
，具体涉及一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法
。

技术介绍

[0002]当前，核电厂系统的故障诊断方法在确保核电安全和运行可靠性方面起着重要作用
。
传统的故障诊断方法通常包括基于故障树分析
(FTA)
和贝叶斯网络
(BN)
这两种独立的方法进行，然而这些方法都存在一定的局限性
。
[0003]故障树分析方法主要用于定性分析和评估系统中的故障传播和故障发生的可能性
。
它通过构建一个故障树来表示系统中各种故障事件之间的关系，并计算整体故障概率
。
贝叶斯网络方法则能够通过利用系统中的观测数据和先验知识来进行概率推理和故障诊断
。
它能够有效地结合定性和定量信息，并提供准确的故障诊断结果
。
[0004]然而，传统的贝叶斯网络方法在应用于核电厂系统故障诊断时，常常面临数据不完整<br/>、
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法，在动态故障树的基础上，利用转换规则构建系统动态贝叶斯网络模型，其特征在于，具体包括如下步骤：
S1、
建立动态故障树；
S2、
利用转换规则构建系统动态贝叶斯网络模型；
S3、
确定贝叶斯网络的条件概率表；
S4、
计算求得诊断结果
。2.
根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法，其特征在于，
S1
包括以下步骤：
S11、
调查需要分析的核电厂系统的所有故障，既包括过去和现在已发生的故障，也包括估计将来可能发生的故障；
S12、
根据核电厂系统的工作原理和故障发生机理，使用相应的动态逻辑门将各级事件与顶事件相连，从底事件至顶事件，采用动态逻辑门将各级事件进行相连，建立动态故障树
。3.
根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法，其特征在于，
S2
包括以下步骤：
S21、
确定动态故障树向贝叶斯网络转化的规则；
S22、
通过模型映射，将动态故障树转化为动态贝叶斯有向无环图，两者完成结构上的转化
。4.
根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法，其特征在于，
S3
包括以下步骤：
S31、
确定
T
‑
S
动态门描述规则与动态贝叶斯条件概率表存在的对应关系；
S32、
将
T
‑
S
动态门转化为动态贝叶斯条件概率表
。5.
根据权利要求4所述的一种基于贝叶斯网络的核电厂中复杂系统故障诊断方法，其特征在于，
S32
中转化规则为，顺序相关门，假设在动...

【专利技术属性】
技术研发人员：张博文，王梦凡，苑喆，薛运泽，夏庚磊，王晨阳，孙觊琳，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：