基于粗糙集理论的汽轮机组回热系统故障诊断模型

在分析了汽轮机组回热系统现有故障诊断方法无法解决冗余征兆的不足之后 ,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断模型。该模型从回热系统典型故障模式出发 ,通过连续征兆属性的离散化建立了故障诊断决策表 ;利用遗传算法实现了故障征兆属性约简 ,并提出了结合领域知识的最小约简择优策略 ,然后通过给出的决策规则约简的基本原则 ,得到用于故障诊断的决策规则库。在应用该模型进行故障诊断时 ,用待诊实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配 ,对返回的诊断决策规则进行综合评价 ,并得出诊断结论。利用电站仿真机模拟典型故障进行了故障诊断模型的验证 ,实践表明 ,该模型可以有效地约简冗余的故障征兆 ,并具有较好的诊断效果和一定的容错能力。