火电厂主要设备故障诊断的现状及发展研究论文(2)

　　二、目前火电厂设备故障诊断存在的问题

　　目前虽然有许多诊断方法和诊断系统应用于火电厂设备的故障诊断，并取得了很好的应用效果，但在实际应用时也存在着不少的问题，主要表现在以下几个方面。

　　1.检测手段

　　故障诊断的推理机制已经达到很高的水平，但征兆的获取成为了一个瓶颈，即最大的问题是检测手段不能满足诊断的需要，不能真实地反应故障的特征。

　　2.复杂的故障机理

　　对故障机理的了解是准确诊断故障的前提。目前，对电厂某些设备的复杂故障，很难从理论上给出解释，对其机理的.了解并不深刻。

　　3.人工智能应用

　　专家系统作为人工智能在电厂主要设备故障诊断中的应用已获得成功，但仍有一些关键的人工智能应用问题需要解决，主要有知识的表达与获取、自学习、智能辨识、信息融合等。

　　4.诊断方法的单一性

　　当前火电厂设备的故障诊断系统所用的诊断方法有模糊逻辑法、故障树分析法、专家系统、人工神经网络等。但是单一的诊断方法往往难以达到期望的诊断效果。

　　5.故障定位

　　目前的故障诊断系统常常只是进行到故障类型识别这一部分，不能确定故障的具体位置，且对设备的状态进行预测的功能研究不够。

　　三、火电厂设备故障诊断的发展

　　1.故障诊断系统的发展趋势

　　(1)分层分布式结构的故障诊断系统

　　火电机组的各子系统的结构和功能是分布式和多层次的，这种结构上的层次关系，要求其诊断系统是分布式和多层次的，由全局诊断系统和子诊断系统组成。全局诊断系统负责诊断任务的管理，包括将总体任务分解成子任务和向各子诊断系统分配任务，这些任务往往是相互耦合的。诊断子系统完成以后，通过对各子诊断系统结论的综合，给出最终结论。分布式故障诊断专家系统具有推理效率高，诊断速度快，系统可靠，适时性好的特点。

　　(2)集成式故障诊断系统

　　由于当前的诊断系统在推理方法上的单一性，在求解复杂系统的诊断问题时受到很大的限制。未来的火电机组故障诊断系统，将根据不同子系统的特点采用不同的推理模型，甚至采用几种不同推理模型进行混合推理，各种推进模型的优势将得到充分发挥，从而提高推理速度和准确性。

　　(3)构造大型监测诊断中心

　　在同一电网中，有许多同类型的火电机组在同时运行。构造大型监测诊断中心所带来的好处是非常明显的：①便于集中保存机组的运行数据和机组健康状况的资料；②便于多台机组之间、多个电厂之间共享已有的知识，便于知识库的完善化；③有利于机组的负荷调度。

　　(4）自主闭环诊断系统

　　全自主、闭环故障诊断系统能够在人员不参与的情况下完成持续的故障诊断，形成决策，再由诊断系统发出相应的控制命令，对机组施加适当的控制。要实现自主闭环诊断，必须要有成熟和先进的诊断技术。诊断系统的知识库必须完备，诊断系统应有学习机制，能诊断不可预知的故障。

　　(5)基于Internet的远程故障诊断系统

　　随着计算机网络技术的发展，使得基于Internet的远程应用系统成为可能。将故障诊断系统与Internet相结合不但能够获取大量的故障案例与诊断经验，同时能够共享诊断资源，实现专家异地会诊，提高故障诊断水平。

　　参考文献

　　1 阮跃，黄雅萍．大型电站状态监测与故障诊断专家系统的研究．电站系统工程，1997(5)

　　2 李录平，韩西京等．火电机组故障诊断技术的现状与展望．电力情报，1997(3)

　　3 刘峻华，黄树红等．汽轮机故障诊断技术的发展与展望.汽轮机技术，2000(2)

　　4 陈维荣，宋永华等．电力系统设备状态监测的概念及现状．电网技术，2000(11)

　　5 徐敏等主编．设备故障诊断手册．西安交通大学出版社，1998

　　6 宋斌，安魁君．汽轮发电机组振动故障诊断技术概述．山东电力技术，2001(10)

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