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目前火電廠設備故障診斷存在的問題你知道嗎?

閱讀:1186        發(fā)布時間:2018-1-28

目前雖然有許多診斷方法和診斷系統(tǒng)應用于火電廠設備的故障診斷,并取得了很好的應用效果,但在實際應用時也存在著不少的問題,主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

    1、檢測手段
    故障診斷的推理機制已經(jīng)達到很高的水平,但征兆的獲取成為了一個瓶頸,即大的問題是檢測手段不能滿足診斷的需要,不能真實地反應故障的特征。

    2、復雜的故障機理
    對故障機理的了解是準確診斷故障的前提。目前,對電廠某些設備的復雜故障,很難從理論上給出解釋,對其機理的了解并不深刻。

    3、人工智能應用
    專家系統(tǒng)作為人工智能在電廠主要設備故障診斷中的應用已獲得成功,但仍有一些關鍵的人工智能應用問題需要解決,主要有知識的表達與獲取、自學習、智能辨識、信息融合等。

    4、診斷方法的單一性
    當前火電廠設備的故障診斷系統(tǒng)所用的診斷方法有模糊邏輯法、故障樹分析法、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。但是單一的診斷方法往往難以達到期望的診斷效果。

    5、故障定位
    目前的故障診斷系統(tǒng)常常只是進行到故障類型識別這一部分,不能確定故障的具體位置,且對設備的狀態(tài)進行預測的功能研究不夠。

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