[发明专利]一种基于相似度的工业锅炉故障诊断方法

说明书

一种基于相似度的工业锅炉故障诊断方法，涉及锅炉故障诊断技术领域。为解决现有的对应锅炉进行故障诊断的方法，诊断后得到的结果准确率较低的问题。利用故障的基本概率赋值计算平均基本概率赋值、角度相似度和距离相似度，能够充分利用已知信息，再通过计算角度相似度和距离相似度得到绝对相似度，能够全面地表示故障基本概率赋值之间的相似关系，最后通过基本概率赋值的权重得到加权基本概率赋值，能够克服现有D‑S融合规则的不足，得到合理的融合结果，从而得到锅炉准确的诊断结果。本发明适用于对锅炉进行故障诊断。

技术领域

本发明涉及锅炉故障诊断技术领域，具体涉及一种基于相似度的工业锅炉故障诊断方法。

背景技术

工业锅炉因其可以产生热能，也可通过蒸汽装置转换为机械能、电能，被广泛应用在火电站、船舶、造纸、纺织、工矿业等领域。工业锅炉作为工业生产的重要设备，一旦发生故障，造成的经济损失是非常巨大的。因此，应采用合理的诊断方法及时对锅炉进行故障诊断，尽早解决故障，恢复生产。

近年来，D-S证据理论在故障诊断领域中得到了广泛应用。由于锅炉的复杂性、运行条件的多样性，采用D-S证据理论对锅炉进行故障诊断是非常合适的。但D-S融合规则在基本概率赋值高冲突情况下，会得不到合适的诊断结果。

综上所述，现有的对应锅炉进行故障诊断的方法，诊断后得到的结果准确率较低的问题。

发明内容

本发明为解决现有的对应锅炉进行故障诊断的方法，诊断后得到的结果准确率较低的问题，而提出一种基于相似度的工业锅炉故障诊断方法。

本发明的一种基于相似度的工业锅炉故障诊断方法，其具体的诊断方法如下：

步骤一、确定锅炉的故障识别框架G＝{G₁,G₂,…,G_n}，G_i代表故障识别框架G中的第i个故障，i＝1,2,…,n，n为故障个数；用h组传感器识别故障的特征参数，输出故障的基本概率赋值m_j(G_i)，j代表第j组传感器，j＝1,2,…,h，G_i代表第i个故障，i＝1,2,…,n，n为故障个数；

步骤二、根据故障的基本概率赋值，计算故障的平均基本概率赋值；

步骤三、计算每个传感器的基本概率赋值与平均基本概率赋值之间的角度相似度；同时计算每个传感器的基本概率赋值与平均基本概率赋值之间的距离相似度；

步骤四、利用步骤三的计算结果，计算每个传感器的基本概率赋值与平均基本概率赋值之间的绝对相似度；

步骤五、根据绝对相似度，计算每个传感器的基本概率赋值的权重；

步骤六、根据权重，计算故障的加权基本概率赋值；

步骤七、利用D-S融合规则对加权基本概率赋值融合h-1次，h为传感器个数，输出最终的融合结果；

步骤八、按照最大的基本概率赋值对应的故障即是锅炉当前故障的决策规则，对最终的融合结果进行判断，输出诊断结果；

进一步的，所述的步骤二中采用的计算公式如下：

其中，m_j(X)表示第j个传感器的基本概率赋值，h为传感器个数，G为故障识别框架，X为故障识别框架下所有故障集合；

进一步的，所述的步骤三中采用的计算角度相似度的公式如下：

其中，m_j(X)、分别表示第j个传感器的基本概率赋值和平均基本概率赋值，G为故障识别框架，X为故障识别框架下所有故障集合；