【摘 要】
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针对在泵站机组故障诊断过程中,其结构复杂,存在多重映射、不确定因素众多的特点,将T-S模糊门故障树与贝叶斯网络结合,应用于泵站机组的故障诊断.T-S模糊门故障树克服了传统故障树表示法需要精确掌握事件间逻辑关系及概率值且只能表示二态事件的缺点,但仍然存在故障推理复杂且只能单向推理的弱点.贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)具有强大的处理不确定信息的能力,适合泵站的故障诊断,但是网络
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针对在泵站机组故障诊断过程中,其结构复杂,存在多重映射、不确定因素众多的特点,将T-S模糊门故障树与贝叶斯网络结合,应用于泵站机组的故障诊断.T-S模糊门故障树克服了传统故障树表示法需要精确掌握事件间逻辑关系及概率值且只能表示二态事件的缺点,但仍然存在故障推理复杂且只能单向推理的弱点.贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)具有强大的处理不确定信息的能力,适合泵站的故障诊断,但是网络结构和条件概率表的确定困难.两者的结合实现各取所长.最后,通过以水泵机组中转子某故障诊断模型为例验证了方法的可行性,并与已有文献方法比较验证了其准确性,为泵机组的其他故障诊断提供借鉴意义.
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