一种基于多维差分动态贝叶斯网络的核电厂故障诊断方法

本发明涉及故障诊断技术领域，具体地说，涉及一种基于多维差分动态贝叶斯网络的核电厂故障诊断方法，其包括如下步骤：根据系统逻辑判断选择执行模型学习过程或实时监测过程，筛选故障模式的运行参数，提取原始数据，构建多维贝叶斯模型；将多维贝叶斯模型导入概率传播优化方法模块，利用专家经验设定的状态转移矩阵与多维贝叶斯模型相结合，得到动态贝叶斯网络模型；将归一化的概率更新至动态多维贝叶斯模型，持续重复实时监测步骤进行故障诊断。本发明解决了传统核电厂故障诊断方法难以有效处理复杂、动态系统中的不确定性信息，以及无法充分利用历史与实时数据、难以实时准确诊断故障模式并持续更新诊断模型以适应核电厂运行状态变化的问题。