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　　汽輪發電機組的振動故障一般都不是單一故障，經常出現幾種故障同時發生的情況但多故障的診斷問題目前還未能很好解決，原因是：1）系統復雜，多故障的研究不夠深入；2）工程實際中多機組同時運行，互相影響，多故障發生的機會多，診斷分析更加困難；3）診斷方法不夠成熟由于規則和知識庫的限制，專家系統等人工智能方法對多故障的處理力不從心，在神經網絡診斷技術中，如將各種多故障的組合作為訓練樣本，將使網絡規模非常龐大，網絡的歸納聯想能力將大幅度下降，甚至完全失敗本文提出的基于概率因果模型與遺傳算法結合的診斷方法，把概率因果模型的似然值函數作為遺傳算法的適應值函數，能夠對汽輪發電機組振動的多故障進行診斷1概率因果模型一個簡單的診斷問題可表示為P=（D，M，C，M），其中D=d1，d2，。"，dn為故障的有限非空m1，m2，…，mn為征兆的有限非空集；CG DXM為定義在DXM上的有序關系子集；MGM為己知的征兆集合問題的解是在己知征兆集合M下最可能發生的假設Dj，即在所有可能假設的解之間具有最高先驗概率的故障集因此，一個診斷的最大似然值問題對于概率因果模型，需了解以下定義和假設1.1定義和假設令dfD為原因事件，m/6M為結果事件，則定義：診斷假設（上nd；）A（八di），即所有在Di中的故障均存在，而其它故障均不存在。

　　己知存在的征兆M+=（A m，）A mM（Am，），即所有在M中的征兆均存在，而其它征兆均不存在。

　　在己知di存在的情況下，di引起m，（m，：di發生）的概率為P（m.，*對所有的原因事件（故障）diZD，己知其先驗概率0　　沒有重串的穩態繁殖：在形成新一代群體時，使其中的個體均不重復，即在將某個個體加信到新一代群體之前，先檢查該個體與群體中現有的個體是否重復，如重復就舍棄，這種作法可明顯改善遺傳算法的行為，但加了計算時間。

　　孤-把兩上父泣體的部七嚌加以替她汽輪發電幾譬故障遺傳算法新法bookmark2在遺傳算法應用于汽輪發電機組的故障診斷時，由于穩態繁殖每次用多少子代個體取代父代個體的數量不易確定，一般都采用沒有重串的穩態繁殖選擇方法，這樣有效地避免了“早熟”現象的產生，提高了故障診斷的正確率。

　　新方法為概率因果模型與遺傳算法的有機結合。在己知征兆從時，概率因果模型給出了描述某一假設Di發生可能性大小的函數，將它作為遺傳算法的適應值函數，汽輪發電機組的故障診斷就轉換為最優化求解問題根據故障求解的概率因果模型，首先要確定故障診斷問題的故障集合D，先驗概率Pi，征兆集合M，故障與特征之間的因果強度C等表1為不同故障時的先驗概率，表2為故障D與征兆M之間的因果強度Cj，其中，drdn是汽輪發電機組的幾種較常見的故障；m8是頻譜的8個特征頻率，分別為0. 01~0.39/（/為汽輪發電機組的旋轉頻率），0.40~0.49/，Q 50/，0.51~0.99/，1.0/，20/，3.0~5.0/，>5.0/；Pi是根據長期積累的經驗確定的各種故障發生的頻度；G/是某故障發生時的各特征頻譜的譜峰能量歸一化值本文應用遺傳算法求解汽輪發電機組故障診斷問題時，初始群體為50個，Pc為0.6，Pm為Q01，并采用沒有重串的穩態繁殖選擇方法來防止遺傳算法“早熟”現象的發生表1不同故障下的先驗概率表2：不同故障集D和征兆集M下的因果強度Cj注：d|d分別為不對中；不平衡；軸承座松動；軸承與軸瓦松動；轉子碰摩；油膜渦動；推力軸承損壞；汽流激振；聯軸節損壞；軸承扭振；軸承對軸頸偏心3診斷實例例1對某電廠的汽輪發電機組進行分析時，發現其在Q己出現，即M 1，m2，m3，m4）經程序分析得到結果為故障d3和d8，即汽輪發電機組出現了軸承座松動和汽流激振兩種故障，實際驗證診斷結果正確如Pm在0. 3之間取值時，診斷結果均為d3 Pm對診斷結果有較大的影響。

　　例2分析另一廠的汽輪發電機組時，發現m5~ms均高于正常值，故設M=（m5，m6，m7，m8）經程序分析結果為故障d1和d5，即不對中和轉子碰摩故障實際驗證診斷結果正確。若Pc在0. 3和0.9之間取值時，診斷結果均為d1和d5若Pc>0.3時，則診斷結果錯誤可見，Pc對診斷結果有較大影響。

　　擇好種群數、Pc和Pm的前提下，診斷正確率>80%，表明本文提出的診斷方法可行4結論新方法診斷可靠性和實用性較高，但應注意：a把握好“征兆”的標準，即征兆值達到什么限度才認為其出現，這是診斷成敗的關鍵因素之一；b.選擇Pc和Pm具有相當大的彈丨生本文編制的程序分析表明，不同的Pc和Pm對診斷結果影響較大，本文中這兩個參數是根據經驗選取的，具體選取標準尚需進一步研究