基于模糊粗糙集和事例推理的凝汽器真空故障诊断

针对凝汽器真空故障诊断的不确定性和复杂性，提出一种基于模糊粗糙集和事例推理的凝汽器故障诊断新方法。首先，运用模糊粗糙集属性约简方法对故障特征进行约简和权重分配，不仅提取了反映故障的主要特征量，降低了特征变量之间的非线性相关性，而且避免了人的主观性对权重分配的影响。然后，在分析凝汽器真空故障特征的基础上，建立凝汽器真空故障树，以约简特征作为条件对故障树根节点进行归纳检索，有效地减少了候选事例的数量，再通过最近邻法检索故障树叶节点，对凝汽器真空故障进行智能定位。通过对汽轮机凝汽器历史故障特征数据集仿真，验证了该方法的有效性。