La complejidad de la estructura y las vibraciones del conjunto generador de la central eléctrica de vapor hacen que sus fallos sean jerárquicos y aleatorios, además de estar caracterizados por la falta de información. Se propone un método de diagnóstico de fallos vibratorios del conjunto generador de central eléctrica de vapor, basado en la teoría de conjuntos ásperos y en el algoritmo de clasificación ingenua de Bayes. Aplicando la teoría de conjuntos ásperos para obtener un conjunto mínimo de propiedades y utilizando el algoritmo de clasificación ingenua de Bayes para diagnosticar la zona con mayor probabilidad de fallos, y finalmente validar este método con un valor específico de fallos. Los resultados reales del caso mostraron que este método es capaz de obtener buenos resultados de diagnóstico en condiciones de información incompleta o pérdida de información clave e mejorar la resiliencia del sistema.

conjunto generador de central eléctrica de vapor; diagnóstico de fallos vibratorios; teoría de conjuntos ásperos; algoritmo de clasificación ingenua de Bayes; reducción mínima de propiedades; probabilidad de fallo