一种基于贝叶斯网络的磨煤机不平衡数据故障诊断方法

一种基于贝叶斯网络的磨煤机不平衡数据故障诊断方法，属于火力发电给水泵组广义零样本故障诊断领域。发明针对工业场景中故障数据分布不均衡、少数类故障诊断困难及结果可解释性差的问题，通过SMOTE数据增强与Dirichlet先验平滑协同优化样本分布，构建“故障层‑属性层‑观测层”三层因果拓扑网络，结合专家知识约束与数据驱动学习，实现高精度故障分类；设计双模式诊断机制，同步支持故障节点直接推断以及属性节点间接推断，在保障故障诊断准确率的同时，提供可解释的物理级诊断指引。该方法已成功应用于燃煤机组磨煤机系统，可扩展至复杂工业设备的透明化智能运维。