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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。