第４１卷第３期２０２３年３月水电能源科学ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＰｏｗｅｒＶｏｌ．４１Ｎｏ．３Ｍａｒ．２０２３ＤＯＩ：１０．２００４０／ｊ．ｃｎｋｉ．１０００－７７０９．２０２３．２０２２１０８６基于贝叶斯网络的水轮机故障诊断研究孙少楠，李博宇，聂相田（华北水利水电大学水利学院，河南郑州４５００００）摘要：为解决水轮机故障诊断过度依赖专家经验且效率低的现状，利用水轮机故障历史数据和相关专家经验，建立故障树模型，寻求风险隐患和故障诊断之间的映射，通过故障树模型和贝叶斯网络模型的转换，利用贝叶斯网络的反向诊断技术深入研究根节点的概率重要度和敏感性，推理出导致故障发生的水轮机部件及故障原因，实现对水轮机的故障诊断。关键词：贝叶斯网络；故障诊断；故障树；敏感性分析中图分类号：［ＴＶ７３４．２＋．１］；ＴＭ３１２文献标志码：Ａ文章编号：１０００－７７０９（２０２３）０３－０１９０－０５收稿日期：２０２２－０５－２２，修回日期：２０２２－０８－０６基金项目：“新基建”项目（２０２０ＪＧＬＸ０４５）；国家自然科学基金资助项目（７２２７１０９１，５１７０９１１５）；河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目（１８２１０２２１００６６）作者简介：孙少楠（１９７４－），男，博士、副教授，研究方向为ＢＩＭ技术、水利工程施工组织与管理，Ｅ－ｍａｉｌ：ｎｃｗｕｓｓｎ＠１６３．ｃｏｍ1引言水轮发电机组是水电站运维管理的关键，水轮机的故障诊断存在故障机理复杂、故障多态和逻辑模糊不确定的特点，采用传统诊断方式很难直接分析出故障原因。与传统的故障诊断方法相比，贝叶斯网络能更好地融合概率论和图形可视化，适用于解决系统复杂多态、信息模糊、逻辑不确定的复杂问题。现阶段贝叶斯网络在故障诊断、风险预估等研究领域均应用广泛。由此引入贝叶斯网络模型分析，李俭川等［１］提出利用贝叶斯网络理论进行设备故障诊断；周忠宝等［２］将多态故障树和贝叶斯网络融合进行故障诊断；于劲松等［３］采用准确度和置信区间相结合的方式，实现贝叶斯网络故障诊断评价优化。因此，为解决水轮机故障诊断过度依赖专家经验且效率低的现状，通过深度挖掘的历史故障数据及专家意见，构建故障树模型，通过故障树模型和贝叶斯网络模型的转换，利用贝叶斯网络的反向诊断技术，深入研究根节点的概率重要度和敏感性，实现了对水轮机的故障诊断。2构建故障树以混流式水轮机...
