基于模糊聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐過熱器故障診斷研究.pdf

1、近年來電廠熱工過程自動(dòng)化水平得到極大的提高，另外目前火力發(fā)電機(jī)組單機(jī)容量不斷增大，其熱工過程控制系統(tǒng)變的更加龐大和復(fù)雜，但火力發(fā)電機(jī)組設(shè)備昂貴，熱工控制系統(tǒng)的任何故障都可能導(dǎo)致巨大的安全事故與經(jīng)濟(jì)損失，所以安全性與可靠性已經(jīng)成為電廠最佳連續(xù)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的先決條件，研究電廠熱工控制系統(tǒng)的故障診斷具有重大實(shí)用價(jià)值。
　　本文在對(duì)現(xiàn)有的實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷的多種方法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，分析和總結(jié)了有關(guān)研究者的經(jīng)驗(yàn)和成果，將模糊聚類與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相

2、結(jié)合對(duì)電站鍋爐開發(fā)了過熱器故障診斷系統(tǒng)。
　　本文研究內(nèi)容主要包括以下方面：
　　(1)以鍋爐運(yùn)行規(guī)程為基礎(chǔ)，收集、整理各種現(xiàn)場相關(guān)數(shù)據(jù)，建立了簡單的鍋爐過熱器故障診斷知識(shí)庫。
　　(2)對(duì)模糊c均值的算法和基于樣本數(shù)據(jù)的模糊聚類進(jìn)行了研究。本文采用模糊c均值算法對(duì)故障樣本進(jìn)行聚類分析，對(duì)輸入樣本集進(jìn)行預(yù)處理，形成一組新的學(xué)習(xí)樣本后再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
　　(3)建立了電廠鍋爐高溫過熱器故障樣本及其故障診斷的