基于动态贝叶斯网络的气化炉烧嘴系统可靠性分析

为解决在分析系统可靠性时获取的动态贝叶斯网络（DBN）的先验数据主观性强的问题,以气化炉烧嘴系统为研究对象,利用BP神经网络优化DBN的先验数据。依据隐含层神经元数量经验公式,将气化炉烧嘴系统DBN模型划分为3个子系统,并分别转化为BP神经网络。将DBN的先验分布分别对应BP神经网络的输入函数与输出函数,再利用BP神经网络信息向前传、误差向后传的特性,对系统进行性能学习,实现对DBN的先验数据优化。对优化后气化炉烧嘴系统的DBN进行双向推理,实现对气化炉烧嘴系统动态可靠性分析。结果表明,对气化炉烧嘴系统DBN进行正向推理,可得到优化后的系统可靠性变化趋势;进行反向推理,可得到优化前后的关键事件及薄弱环节,其中薄弱环节为高氧煤比氧煤比的波动。