基于DBN的风电机组变桨系统可靠性动态评估

为了对风电机组变桨系统的潜在风险进行可靠的动态预测，针对变桨系统部件种类多、系统复杂、故障特征提取困难的问题，文章首先对变桨系统故障点和故障传递过程进行归纳分析，建立故障树；然后将其转化为融合Leaky Noisy-Or节点的动态贝叶斯网络（DBN），保证了模型精度并具备了动态预测能力；最后采用5折交叉验证的方式对模型进行寻优并验证。测试结果表明，该方法在对变桨系统进行风险预测、故障致因分析、风险动态演化过程分析方面准确率较高，可指导变桨系统进行预防性维护，在保证风电机组整体安全方面具有工程应用价值。