神经网络专家系统在凝汽器故障诊断中的应用研究

凝汽器运行的热力性能对汽轮机机组运行的安全性与经济性有很重要的影响,研究凝汽器故障诊断方法,实施故障诊断技术对提高机组经济运行水平有着重要的理论意义和工程实用价值。 本文论述了火电厂凝汽设备的运行特性,分析了凝汽系统的常见故障,重点分析了凝汽器真空恶化的原因及征兆;全面阐述了神经网络和专家系统的基本理论和系统结构,设计了神经网络和专家系统结合在一起的一种新方法,使二者更好地应用于故障诊断领域。以BP神经网络为基础建立凝汽器故障诊断专家系统,对网络进行训练,然后利用所学成的网络,对凝汽器故障数据进行处理,得到了凝汽器具体的故障情况。 本文利用MATLAB作为开发工具,利用神经网络的学习规则,采用自适应学习率BP算法完成故障知识库的组建;使用Delphi7.0开发了基于BP网络的汽轮机组凝汽系统故障诊断系统应用软件。