基于贝叶斯网络的测井车载数据中心设备故障诊断方法研究

摘要：

针对测井车载数据中心设备提出一种基于贝叶斯网络(BN)的故障诊断方法,并建立了故障诊断BN模型,实现了测井车载数据中心设备的智能化诊断.在建立BN模型过程中,采用基于粗糙集的知识约简方法对专家提出的故障节点进行简化,利用专家知识初步构建BN结构,使用K2学习算法对BN进行优化;同时结合专家经验知识,用EM算法对BN进行参数学习,得到测井车载数据中心设备故障诊断BN模型.运用BN模型进行故障案例推理,基于历史数据对BN模型进行验证,结果表明该模型诊断准确率较高,能够为测井车载数据中心设备故障的快速定位和精确诊断提供依据.

关键词：测井车载数据中心、设备故障诊断、贝叶斯网络、模型构建、专家知识库

所属期刊栏目：42

分类号：TN711;TP301.2(基本电子电路)

资助基金：中国石油集团测井有限公司制造公司科研项目2021-04-11

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：53-60,85