La complexité de la structure et des vibrations de l'ensemble générateur de centrale électrique à vapeur rend ses défaillances hiérarchisées et aléatoires, ainsi que caractérisées par un manque d'informations sur les défaillances. Pour ce faire, une méthode de diagnostic des défaillances vibratoires de l'ensemble générateur de centrale électrique à vapeur, basée sur la théorie des ensembles rugueux et sur l'algorithme de classification bayésienne naïve, a été proposée. En appliquant la théorie des ensembles rugueux pour obtenir un ensemble minimal de propriétés et en utilisant l'algorithme de classification bayésienne naïve pour diagnostiquer la zone avec la probabilité la plus élevée de défaillances, et enfin pour valider cette méthode avec une valeur spécifique de défaillances. Les résultats réels de l'exemple ont montré que cette méthode est capable d'obtenir de bons résultats de diagnostic dans des conditions d'informations incomplètes voire de perte d'informations clés, et d'améliorer la résilience du système.

ensemble générateur de centrale électrique à vapeur; diagnostic des défaillances vibratoires; théorie des ensembles rugueux; algorithme de classification bayésienne naïve; réduction minimale des propriétés; probabilité de défaillance