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　　汽輪發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)故障一般都不是單一故障，經(jīng)常出現(xiàn)幾種故障同時(shí)發(fā)生的情況但多故障的診斷問題目前還未能很好解決，原因是：1）系統(tǒng)復(fù)雜，多故障的研究不夠深入；2）工程實(shí)際中多機(jī)組同時(shí)運(yùn)行，互相影響，多故障發(fā)生的機(jī)會(huì)多，診斷分析更加困難；3）診斷方法不夠成熟由于規(guī)則和知識(shí)庫(kù)的限制，專家系統(tǒng)等人工智能方法對(duì)多故障的處理力不從心，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)中，如將各種多故障的組合作為訓(xùn)練樣本，將使網(wǎng)絡(luò)規(guī)模非常龐大，網(wǎng)絡(luò)的歸納聯(lián)想能力將大幅度下降，甚至完全失敗本文提出的基于概率因果模型與遺傳算法結(jié)合的診斷方法，把概率因果模型的似然值函數(shù)作為遺傳算法的適應(yīng)值函數(shù)，能夠?qū)ζ�輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)的多故障進(jìn)行診斷1概率因果模型一個(gè)簡(jiǎn)單的診斷問題可表示為P=（D，M，C，M），其中D=d1，d2，。"，dn為故障的有限非空m1，m2，…，mn為征兆的有限非空集；CG DXM為定義在DXM上的有序關(guān)系子集；MGM為己知的征兆集合問題的解是在己知征兆集合M下最可能發(fā)生的假設(shè)Dj，即在所有可能假設(shè)的解之間具有最高先驗(yàn)概率的故障集因此，一個(gè)診斷的最大似然值問題對(duì)于概率因果模型，需了解以下定義和假設(shè)1.1定義和假設(shè)令dfD為原因事件，m/6M為結(jié)果事件，則定義：診斷假設(shè)（上nd；）A（八di），即所有在Di中的故障均存在，而其它故障均不存在。

　　己知存在的征兆M+=（A m，）A mM（Am，），即所有在M中的征兆均存在，而其它征兆均不存在。

　　在己知di存在的情況下，di引起m，（m，：di發(fā)生）的概率為P（m.，*對(duì)所有的原因事件（故障）diZD，己知其先驗(yàn)概率0　　沒有重串的穩(wěn)態(tài)繁殖：在形成新一代群體時(shí)，使其中的個(gè)體均不重復(fù)，即在將某個(gè)個(gè)體加信到新一代群體之前，先檢查該個(gè)體與群體中現(xiàn)有的個(gè)體是否重復(fù)，如重復(fù)就舍棄，這種作法可明顯改善遺傳算法的行為，但加了計(jì)算時(shí)間。

　　孤-把兩上父泣體的部七嚌加以替她汽輪發(fā)電幾譬故障遺傳算法新法bookmark2在遺傳算法應(yīng)用于汽輪發(fā)電機(jī)組的故障診斷時(shí)，由于穩(wěn)態(tài)繁殖每次用多少子代個(gè)體取代父代個(gè)體的數(shù)量不易確定，一般都采用沒有重串的穩(wěn)態(tài)繁殖選擇方法，這樣有效地避免了“早熟”現(xiàn)象的產(chǎn)生，提高了故障診斷的正確率。

　　新方法為概率因果模型與遺傳算法的有機(jī)結(jié)合。在己知征兆從時(shí)，概率因果模型給出了描述某一假設(shè)Di發(fā)生可能性大小的函數(shù)，將它作為遺傳算法的適應(yīng)值函數(shù)，汽輪發(fā)電機(jī)組的故障診斷就轉(zhuǎn)換為最優(yōu)化求解問題根據(jù)故障求解的概率因果模型，首先要確定故障診斷問題的故障集合D，先驗(yàn)概率Pi，征兆集合M，故障與特征之間的因果強(qiáng)度C等表1為不同故障時(shí)的先驗(yàn)概率，表2為故障D與征兆M之間的因果強(qiáng)度Cj，其中，drdn是汽輪發(fā)電機(jī)組的幾種較常見的故障；m8是頻譜的8個(gè)特征頻率，分別為0. 01~0.39/（/為汽輪發(fā)電機(jī)組的旋轉(zhuǎn)頻率），0.40~0.49/，Q 50/，0.51~0.99/，1.0/，20/，3.0~5.0/，>5.0/；Pi是根據(jù)長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)確定的各種故障發(fā)生的頻度；G/是某故障發(fā)生時(shí)的各特征頻譜的譜峰能量歸一化值本文應(yīng)用遺傳算法求解汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷問題時(shí)，初始群體為50個(gè)，Pc為0.6，Pm為Q01，并采用沒有重串的穩(wěn)態(tài)繁殖選擇方法來防止遺傳算法“早熟”現(xiàn)象的發(fā)生表1不同故障下的先驗(yàn)概率表2：不同故障集D和征兆集M下的因果強(qiáng)度Cj注：d|d分別為不對(duì)中；不平衡；軸承座松動(dòng)；軸承與軸瓦松動(dòng)；轉(zhuǎn)子碰摩；油膜渦動(dòng)；推力軸承損壞；汽流激振；聯(lián)軸節(jié)損壞；軸承扭振；軸承對(duì)軸頸偏心3診斷實(shí)例例1對(duì)某電廠的汽輪發(fā)電機(jī)組進(jìn)行分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)其在Q己出現(xiàn)，即M 1，m2，m3，m4）經(jīng)程序分析得到結(jié)果為故障d3和d8，即汽輪發(fā)電機(jī)組出現(xiàn)了軸承座松動(dòng)和汽流激振兩種故障，實(shí)際驗(yàn)證診斷結(jié)果正確如Pm在0. 3之間取值時(shí)，診斷結(jié)果均為d3 Pm對(duì)診斷結(jié)果有較大的影響。

　　例2分析另一廠的汽輪發(fā)電機(jī)組時(shí)，發(fā)現(xiàn)m5~ms均高于正常值，故設(shè)M=（m5，m6，m7，m8）經(jīng)程序分析結(jié)果為故障d1和d5，即不對(duì)中和轉(zhuǎn)子碰摩故障實(shí)際驗(yàn)證診斷結(jié)果正確。若Pc在0. 3和0.9之間取值時(shí)，診斷結(jié)果均為d1和d5若Pc>0.3時(shí)，則診斷結(jié)果錯(cuò)誤可見，Pc對(duì)診斷結(jié)果有較大影響。

　　擇好種群數(shù)、Pc和Pm的前提下，診斷正確率>80%，表明本文提出的診斷方法可行4結(jié)論新方法診斷可靠性和實(shí)用性較高，但應(yīng)注意：a把握好“征兆”的標(biāo)準(zhǔn)，即征兆值達(dá)到什么限度才認(rèn)為其出現(xiàn)，這是診斷成敗的關(guān)鍵因素之一；b.選擇Pc和Pm具有相當(dāng)大的彈丨生本文編制的程序分析表明，不同的Pc和Pm對(duì)診斷結(jié)果影響較大，本文中這兩個(gè)參數(shù)是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取的，具體選取標(biāo)準(zhǔn)尚需進(jìn)一步研究