基于粗糙决策模型的核电厂故障诊断方法

基 于粗糙 决策模型 的核 电厂故 障诊 断方法
徐金 良，张大发 ，张龙飞
（ 军工程 大学 核能 科学 与工 程系 ，武汉 ，４０３ 海 ３０３）
摘 要 ：将粗糙集和信息熵相结合 ，提 出了改进的决策树 Ｉ ３算法 ，并提出了基 于此算法和粗糙集约简算 Ｄ
法 的故 障诊断方法。将该方法用于核 电厂故 障诊断 。结果表 明，该方法具有 良好 的故 障诊断性能 ，可在核 电 厂故 障诊断领域 中应用。
障诊断 。
（） 义 ４ ４定 ：设 是论域 ， ， ，… … ，
为 ｕ的一个划分 ，Ｐ Ｘ ） （ 为 发生的概率 ； ， 为 的另一个划分 ，Ｐ ） （ 为 发
， … … ，
生的概率 ； 则信息源 的信息量（ 为 熵）
（）一 （ ）ｇＰ ， ＝∑Ｐ ｏ Ｘ） Ｘ ｌ （ ２
已知信息源 时信息源 ｙ 的条件熵为
２ 粗 糙 集 的基 本 理 论
（ 定义 ｌ １ ） ：Ｓ＝｛ Ａ Ｖ 厂 为信息系统。其 ， ， ， ｝
中 ， Ｕ ＝｛】 ２…， ）为 全 体 样 本 集 （ 域 ） ， ， 论 ；
ＨＹ ）一 （ｆ （Ｉ ） （ｆ ＝∑Ｐ ） ｙ
明矩 阵进行 约简计算 ，即计 算分 明函数 厂的最 小 析取范 式 。其 中 ， 每一个 析取 分量 对 应一个约简 。 选取最 小 的属性 集组成 约简 决策 表 ，并求 得属性
相对核 。
确保对分类贡献最大的属性作为选取扩展属性的
标准 （ 在决 策 树 学 习 中应 优 先 选择 对 分 类 贡献 而 最大 的属 性） 。针对 Ｉ３算法 存在 的不足 ， 粗糙 Ｄ 将
ｃ１ －
，ｘ：（ Ｄ Ｊ ， （ ［） ））
（， ＝１ ， ） ｊ Ｊ ， …， ２
度和鲁棒性。但该方法只是将粗糙集的约简算法 和决策树的 ｌ ３ ｉ 算法结合使用 ，即将约简的结果 Ｄ 作为 Ｉ３ Ｄ 算法的输人。本文在分析其不足的基础 上 ，提 出了改 进 的 ［ ３ 法 ，改 善 了决 策树 学 习 １ 算 ３ 的性能 。实现了核电厂典型故障的快速 自适应故
在 改进 的 Ｉ Ｄ３算 法 中 ，利 用粗糙 集 的属性相 对核概 念 和知识 约简方法 ，把参 与决 策 的属性 分 为两个 子集 ： 心属性 集 和非核心 属性集 尸 核 Ｎ。 在选取 决策 树的扩 展属性 时 ，可 以优先 选 取核 心 属性集 中 的属性 。其算 法步骤 如下 。 （）ｔ １，结点 生成准则 ：如果 一个 结点满 足下列 － 条件 之一 ，那 么 ，该结点 是一个 叶结 点 ，并 指 定
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第２ ８卷 第 ４期
２ ０ ０ ７
核 动 力 工 程
Ｎｕ ｌ ａ ｗｅ ｇｉｅ ｒｎ ｃ ｅ ｒＰｏ ｒＥｎ ｎ ｅ ｉ ｇ
ＶＯ ０ ７
年 ８ 月
文 章 编 号 ：０ ５ ．９ ６２ ０ ）４０ ８ ・４ ２ ８０ ２ （０ ７０ ・０ ０ １
方式是故障树诊断方法和故障诊断专家系统 。随
着人工 智 能研究 领域 的扩 大 ，出现 了许 多智 能化 的故 障诊 断方 法 【 ３ １ ］ 献 【］ 出的粗糙 集 与 决 － ０文 ４提 策树 融合 的故 障诊断 方法 ，提高 了故 障诊 断 的速
ｆ ∈ 口 ≠ａｘ ） Ｄ（ ） （， ｛ ｃｌ（ 口 ） （， ， ｘ ≠Ｄ ｘ ） ）
即 ＣＯ Ｅ （ ） Ｅ （） Ｒ ＱＰ ＝Ｒ ＤＱＰ 。
３ 决策树学习的改进 Ｉ ３ 法 Ｄ 算
决策树学 习是一种 以实例 为基础的归纳学习 方法 ，它 的核 心是扩 展属 性 的选 择 。 目前 有许 多 决策树学习方法，Ｉ ３算法 是 Ｑ ｉ ａ Ｄ ｕｌ ｎ ｎ于 １８ ９６
（） ３ 定义 ３ ： ＝ ｃ， 为信息系统 的分明 （ … ）
发生时信息源 ｙ的条件熵为
ｃｕＤ为全体属性集 ； Ｃ为条件属性集； Ｄ为 决策 属性集 ， ｃｎＤ＝ ；Ｖ为全部属 性 的值域 。
＝
ＨＹ ∑Ｐ Ｘ） ２（ Ｘ） （Ｘ） （ ｆ ｇＰ ， Ｉ ＝ Ｉ ｌ Ｉ ｏ
ｊｌ ＝
设 是任一屙 Ｉ ， 是任一个对象 ， ｆ ｘ，） 生 则 （ 口表
收稿 日期 ：２０ ．３０ ；修 回 日期 ：２０ ．３２ ０６０ ．９ ０７０．７
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核 动 力 工 程
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年 提 出的 。 但该 算法 以信息熵最 小（ 即分类 的不确 定性最 ／） ｂ 原则作 为选取扩 展属性 的标准 ， 并不 能
示 在 属 性 的取值 。
（ 定义 ５ 信息源 ｙ ５ ） ： 相对于 的互信息量（ 信 息增 益） 为
， ； ） （ Ｙ ＝Ｈ（ 一 Ｘ ／ ） Ｘ） Ｈ（ ｙ
（ 定义 ２ ２ ） ：假设 Ｐ∈ Ｃ，Ｑ∈ ，则称集合 Ｐ Ｄ 中所有关 于集合 ９不可省略的元素构成的集合为
Ｐ 相 对 于 Ｑ 的 核 ，记 作 Ｃ Ｒ Ｑ （） Ｏ Ｅ Ｐ 。相 对 核 Ｃ Ｒ ＱＰ等 于 Ｐ的所 有 Ｑ约简 Ｒ ＤＱＰ ￣交 集 ， Ｏ Ｅ （） Ｅ （）Ｊ
关键词 ：核 电厂 ；故障诊断 ；粗糙集 ；信息熵 ；决策树
中 图分 类 号 ：Ｔ １ Ｐ１ 文 献 标 识 码 ：Ａ
１ 前
言
矩阵，ｆ Ｓ ＝ 、 ： ｉ ； ≠０为分明函 （ ） ｒ ｕ ，ｌ ｛ Ｊ ｃ ） ｉ ｊ
数 。其 中
目前 ，国内外对 核 电厂进行 故障诊 断 的主要
（） 成决策 树 ： 据改进 的 Ｉ 算 法分析 约 ４生 根 Ｄ３ 简决策 表 ，生成故 障决策树 。 （） 则提取 ：根 据生 成 的决策树 写出故 障诊 ５规 断规则 （ 分枝对 应一 条规则 ） 一个 。 （） 则 的验 证 ：给 定一个测 试集 ，利 用故障 ６规
集和信息熵相结合作为评价属性重要性和选取扩 展属性 的标准 ，本 文提出改进 的 Ｉ Ｄ３算法 ，以提 高决策 树学 习的性 能。