一种基于朴素贝叶斯的汽轮机阀门关闭时间评估方法

技术领域

本发明属于汽轮机发电技术领域，涉及一种基于朴素贝叶斯的汽轮机阀门关闭时间评估方法。

背景技术

汽轮机阀门关闭时间是评价大小汽轮机组的重要安全指标之一，对机组的调节系统特性有着重要影响。阀门总关闭时间主要有3部分构成：控制回路延时时间，机械延时时间及阀门纯关闭时间。阀门开始关闭的时刻与跳闸指令发出的时刻之间的时间段称作延迟时间，阀门全关的时刻和开始关闭的时刻之间的时间段称作动作时间，延迟时间和动作时间之和称作各阀门的总关闭时间。按照规定，对于200～600MW汽轮机组从跳闸指令发出到主汽门全关的时间须小于300ms，跳闸指令发出到调节汽门全关的时间须小于400ms，以及抽汽逆止门关闭时间(包括延迟)一般应小于1秒。

进行阀门关闭时间试验时，如果阀门关闭时间不合格，会受到多种因素的影响。发电企业一般委托其他单位进行测试，在测试报告，处理结果过程中要消耗大量的时间。面对可能造成阀门关闭时间不合格的多种原因，处理问题缓慢且棘手。为了保证机组启动计划不受影响，需尽快评估阀门关闭时间不合格的原因。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于朴素贝叶斯的汽轮机阀门关闭时间评估方法，解决了现有技术中存在的汽轮机阀门关闭试验不合格评估原因工作效率低的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于朴素贝叶斯的汽轮机阀门关闭时间评估方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、获取阀门关闭时间报告；

步骤2、选取步骤1得到的阀门关闭时间报告中的特征词汇与阀门关闭时间组成训练集；

步骤3、通过数据分类定义节点，建立节点间的逻辑关系，构造贝叶斯网络；

步骤4、根据训练集计算条件概率和先验概率，并将条件概率最大的三个节点作为特征因素；

步骤5、建立特征因素取值表，根据朴素贝叶斯定理，采用全概率公式和贝叶斯公式计算后验概率；

步骤6、使用朴素贝叶斯原理进行二分类，得到阀门评价对照表并显示阀门关闭时间不合格原因。

本发明的特点还在于：

步骤2中特征词汇包括：阀门卡涩、控制油油压低、控制油油温低、卡件扫描周期长，跨控制器网络变量传输，LVDT安装位置过高或过低，LVDT反馈杂波。

步骤3中通过数据分类定义节点具体为，将阀门关闭不合格数据进行分类，将引起异常的节点定为父节点，父节点包括阀门原因、控制原因和测点原因；将由父节点直接引起的异常因素定为中间节点，中间节点包括阀门卡涩、控制油油压低、控制油油温低、卡件扫描周期长，跨控制器网络变量传输，LVDT安装位置过高或高低和LVDT反馈杂波；将阀门关闭时间合格与阀门关闭时间不合格定为子节点。

步骤4中先验概率和条件概率的计算如下式：

其中，C为子节点，X为中间节点，P代表概率，j＝1，2；i＝1，2，3...n，∑I表示1，2，3...n的和。

步骤5中后验概率的计算如下式：

其中，

P(x

同理，

步骤6具体为，使用朴素贝叶斯原理进行二分类，比较P(C

本发明的有益效果是：本发明通过朴素贝叶斯算法对影响阀门关闭时间不合格的原因进行分析，实现对汽轮机阀门状态的诊断，便于推广与应用，进而保证汽轮机组的安全运行，且分析结果可靠，分析效率高。

附图说明

图1是本发明一种基于朴素贝叶斯的汽轮机阀门关闭时间评估方法的流程图；

图2是本发明一种基于朴素贝叶斯的汽轮机阀门关闭时间评估方法中阀门关闭时间不合格原因分类图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明一种基于朴素贝叶斯的汽轮机阀门关闭时间评估方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1：获取实际的阀门关闭时间报告

为确保机组稳定安全运行，防止超速事故的发生，根据《并网运行汽轮机调节系统技术监督导则》(DL/T 338－2010)要求，定期对汽轮发电机组阀门快关特性进行测试，在进行阀门关闭测试中，相关单位会产生大量的阀门关闭时间报告，于本实施例中，从某电科院收集五年内实际的阀门关闭报告；

步骤2：选取步骤1得到的阀门关闭时间报告中的特征词汇与阀门关闭时间组成训练集；

由于每种阀门关闭不合格的原因都不相同，通过对阀门关闭时间报告进行分析，可以找到对应的原因描述；

在本实施例中，发现某些描述对不合格原因的判定贡献很大，而其他词语的描述则没有贡献，特征词汇的选取过程是通过自然语言处理将某类原因的描述集中在一起，组成对该不合格现象描述能全覆盖的集合，之后对出现的特征词汇进行收集(特征词选取越多，对分类准确性的贡献越大)，特征词汇的收集时主要选取高频词汇，也存在指向性强但出现频率低的词汇，特征词汇主要有：阀门卡涩、控制油油压低、控制油油温低、卡件扫描周期长，跨控制器网络变量传输，LVDT安装位置过高或过低，LVDT反馈杂波，将收集到的所有报告中的特征词汇与阀门关闭结果组成数据集；

步骤3：通过数据分类定义节点，建立节点间的逻辑关系，构造贝叶斯网络；

将阀门关闭不合格数据进行分类，将引起异常的节点定为父节点，如阀门原因、控制原因、测点原因；将由父节点直接引起的异常因素定为中间节点，如阀门卡涩、控制油油压低、卡件扫描周期长，跨控制器网络变量传输，LVDT安装位置过高或高低和LVDT反馈杂波；将阀门关闭时间合格与阀门关闭时间不合格定为子节点；

根据父节点、中间节点和子节点之间引起和被引起的逻辑关系，令中间节点因素分别为x

步骤4：根据训练集计算条件概率和先验概率，并将条件概率最大的三个节点作为特征因素；

根据步骤2中的数据建立训练集，并根据训练集的训练结果条件概率与先验概率的特征因素编写特征因素取值表，条件概率公式如下：

结合已有的历史数据与先验概率公式和条件概率公式进行以下计算：

其中，P表示概率，j＝1,2；i＝1,2,3…n，∑I表示1,2,3…n的和；

计算后分别可得P(x

步骤5：建立特征因素取值表，根据朴素贝叶斯定理，采用全概率公式和贝叶斯公式计算后验概率；

根据特征因素取值表筛选出与阀门关闭时间不合格相关度最高的特征因素，本实施例的特征因素取值表如表1所示：

表1

特征因素记为x

分母计算用全概率公式，即：

P(x

同理，我们可以计算得到：

当三种特质因素按表1取值时，阀门不合格概率为P(C

步骤6：使用朴素贝叶斯原理进行二分类，得到阀门评价对照表并显示阀门关闭时间不合格原因。

运用朴素贝叶斯原理进行二分类，比较阀门不合格概率P(C

根据阀门不合格概率P(C

表2

通过以上步骤，得到阀门关闭不合格原因评估模型。

当完成阀门关闭试验后并且阀门关闭时间不合格时，将有可能造成不合格的原因输入阀门关闭不合格原因评估模型，得到不同不合格原因的阀门不合格概率，比较不同不合格原因的阀门不合格概率值，概率值越大说明该项原因即为阀门关闭时间不合格原因。