【摘 要】
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矿井排水系统不断向自动化、智能化方向发展，系统结构和功能越来越复杂，单一部件的功能异常和故障问题可能会造成整个系统故障。针对现有矿井排水系统故障诊断方法实施难度较大、未考虑系统的整体性、故障诊断效率低等问题，提出一种基于模糊贝叶斯网络的矿井排水系统故障诊断方法。首先，利用故障树分析法将系统的故障原因逐层分解细化，找出系统故障的根本原因。其次，将故障树中的事件转换为贝叶斯网络的节点，逻辑门转换为贝叶
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目（2018GY-010）；
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矿井排水系统不断向自动化、智能化方向发展，系统结构和功能越来越复杂，单一部件的功能异常和故障问题可能会造成整个系统故障。针对现有矿井排水系统故障诊断方法实施难度较大、未考虑系统的整体性、故障诊断效率低等问题，提出一种基于模糊贝叶斯网络的矿井排水系统故障诊断方法。首先，利用故障树分析法将系统的故障原因逐层分解细化，找出系统故障的根本原因。其次，将故障树中的事件转换为贝叶斯网络的节点，逻辑门转换为贝叶斯网络的有向边及条件概率，根据故障树与贝叶斯网络之间的映射关系构建贝叶斯网络。然后，将模糊集合理论引入贝叶斯网络中，通过专家评估确定故障与征兆间的关联强度，经三角模糊数模糊化、均值化、去模糊化处理，得到模糊贝叶斯网络的条件概率。最后，根据先验概率和条件概率，利用模糊贝叶斯网络判断各根节点的故障概率。利用Genie3.0仿真软件建立模糊贝叶斯网络并进行推理分析和诊断测试，结果表明，该方法对各故障征兆的诊断准确率均在80%以上，平均准确率为82.7%。该方法不仅能确定故障源的具体位置和具体部件，还能找出矿井排水系统的薄弱点，排除潜在故障，提升系统的可靠性与安全性。
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