石炭火力発電所の粉砕機構系統におけるデータの不均衡に起因する少数クラス故障の診断精度低下および説明性の低さの問題に対し、SMOTEによるデータ増強、ディリクレ事前平滑化、ベイズネットワークを融合した故障診断手法を提案する。SMOTE技術により少数クラス故障サンプルの特徴空間を拡張し、データの希少性を緩和する；ディリクレ事前平滑化を組み合わせてベイズネットワークの条件付確率推定を最適化し、サンプル不足によるゼロ確率問題を解決；階層ベイズネットワーク構造を構築し、領域知識とデータ駆動の構造学習を融合、故障ノードの高速推論および属性ノードの間接推論による二重モード診断戦略を実現する。実際の産業データに基づく実験において、非均衡データシナリオ下で本手法は高い診断精度と説明性を示し、粉砕機故障診断にリアルタイム性、正確性、透明性を兼ね備えたソリューションを提供する。

ベイズネットワーク;故障診断;データ不均衡;粉砕機