粒矩阵约简提升除氧器SDG故障诊断效率

本文主要探讨了在电力系统中，尤其是对于电站除氧器这类非线性复杂系统，如何通过符号有向图(SDG)这一定性模型来提升故障诊断的效率和准确性。SDG作为一种图论应用，能够有效地表达系统状态变量之间的关系，包括它们之间的故障信息传递路径，这对于理解和处理复杂故障情况至关重要。 然而，当系统状态变量众多时，传统的SDG故障诊断算法可能会生成大量冗余的故障规则，导致诊断过程困难和效率低下。为了解决这个问题，作者赵静阁、詹峰等人引入了粒计算的知识约简算法。粒计算是一种处理大规模数据和复杂问题的强大工具，它允许在保持原有分类能力的基础上，剔除冗余属性，生成更简洁的故障诊断规则，从而简化推理过程。 论文以太原理工大学信息工程学院的研究团队为例，他们针对电站除氧器的实际应用，通过对关键节点的故障分析和SDG模型中的相容通路进行推理，提炼出主要故障的诊断规则。然后，通过粒矩阵的知识约简算法，成功地约简了冗余节点，显著提高了故障诊断的效率。最后，作者们通过实证验证了约简后故障诊断规则的正确性和有效性，这表明他们的方法不仅理论上有价值，而且在实际操作中也具有实用性。 本文的工作为处理大型流程系统中的复杂故障提供了新的思路，即利用符号有向图模型结合粒计算的知识约简技术，既保证了故障诊断的精度，又降低了诊断的复杂度，对于优化电力系统的运行维护具有重要意义。