[发明专利]基于贝叶斯网络的断路器故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于贝叶斯网络的断路器故障诊断方法，是根据断路器的结构及故障特性，在开源数据挖掘KNIME平台上构建贝叶斯网络诊断模型，用于对断路器的故障诊断，并通过大量项目真实数据的仿真实验，验证该诊断模型方法的收敛性、高效性及准确性。本申请采用贝叶斯网络算法，充分考虑了断路器发生故障时，电压、电流、绝缘电阻等变量数据的因果关系及不确定性，大大提高了故障诊断结果的收敛性和准确性。

主权项

基于贝叶斯网络的断路器故障诊断方法，其特征在于：根据断路器的结构及故障特性，在开源数据挖掘KNIME平台上构建贝叶斯网络诊断模型，用于对断路器的故障诊断，并通过大量项目真实数据的仿真实验，验证贝叶斯网络诊断模型的收敛性、高效性及准确性，具体包括：断路器故障的知识库的构建、贝叶斯网络诊断模型的构建、断路器故障诊断：其中断路器故障的知识库的构建中，断路器故障的知识库的组成包括样本集和测试集，样本集用于诊断模型训练，测试集用于验证诊断模型的准确性；贝叶斯网络诊断模型的构建分为三个环节，即数据采集、数据预处理和数据挖掘，首先贝叶斯网络诊断模型从Mysql数据库中读取数据，然后经过一系列数据预处理，最后诊断模型采用了Weka外部扩展中的贝叶斯网络节点进行数据挖掘，通过对大量样本数据的训练，形成了一种基于贝叶斯网络条件概率分布的断路器故障诊断模型；断路器故障诊断是在实际应用中通过调用训练后的贝叶斯网络故障诊断模型，实现对断路器的故障诊断，并对诊断结果进行展示。