Bài viết trình bày việc sử dụng mạng Bayes trong môi trường GeNIe Modeler và kỹ thuật phân tích khí hòa tan để phát triển các mô hình chẩn đoán lỗi của máy biến áp dầu. | Tạp chí Khoa học và Công nghệ 145 2020 007-013 Chẩn đoán lỗi máy biến áp sử dụng GeNIe Modeler Fault Diagnosis of Power Transformers Using GeNIe Modeler Nguyễn Thanh Sơn Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Số 1 Đại Cồ Việt Hai Bà Trưng Hà Nội Việt Nam Đến Tòa soạn 05-09-2019 chấp nhận đăng 25-09-2020 Tóm tắt Chẩn đoán lỗi là một khâu quan trọng đối với các kỹ thuật viên và kỹ sư trong việc phát hiện cách ly và nhận dạng sự cố của các hệ thống. Trước kia chẩn đoán và dự báo lỗi chủ yếu dựa trên các mô hình giải tích và kinh nghiệm chuyên gia. Tuy nhiên trong thực tế việc xây dựng một mô hình giải tích cho một quá trình chẩn đoán lỗi là khó khăn hay không thể thực hiện được. Hơn thể nữa khi một hệ thống có một mức độ của sự không chắc chắn thì cần thiết phải có một công cụ toán học để kiểm soát được vấn đề này. Các mạng Bayes là các mô hình đồ họa xác suất đối phó hiệu quả với sự không chắc chắn và được sử dụng rộng rãi trong chẩn đoán lỗi. Gần đây có một số công cụ miễn phí và thương mại được phát triển cho việc mô hình hóa và suy luận lỗi của các hệ thống dựa trên mạng Bayes. Bài báo này trình bày việc sử dụng mạng Bayes trong môi trường GeNIe Modeler và kỹ thuật phân tích khí hòa tan để phát triển các mô hình chẩn đoán lỗi của máy biến áp dầu. Từ khóa Chẩn đoán lỗi mạng Bayes GeNIe Modeler máy biến áp phân tích khí hòa tan. Abstract Fault diagnosis is an important task for technicians and engineers in detecting isolating and identifying faults in systems. Previously fault diagnosis and forecasting are mainly performed based on analytical models and expert s experience. However in practice the derivation of an analytical model for a fault diagnosis process is difficult or impossible. In addition as a given system has some degrees of uncertainty there is a need of using a mathematical tool for handling this issue. Bayesian networks BNs are probabilistic graphical models that effectively deal with uncertainty and are widely used in fault diagnosis. Recently there have .
