基于神经网络的火电厂生产过程故障诊断专家系统

随着控制理论的不断完善和发展，以及计算机技术在工业控制领域的广泛应用，控制系统的自动化水平、控制品质均得到了显著的改善和提高。在追求控制系统良好控制性能的同时，对提高系统的可靠性和可维修性也提出了越来越高的要求。对于火电厂生产过程控制来说，目前提高其可靠性的方法是提高系统各部件的可靠性，增加硬件冗余，但这将使系统成本和规模增加。 火电厂的生产过程控制在追求高效稳定的同时，对系统的可靠性和可维修性有着越来越高的需求。传统的提升系统可靠性的方法是提高部件的可靠性并增加硬件冗余，但这会导致成本增加和系统复杂度上升。为了解决这一问题，基于神经网络的火电厂生产过程故障诊断专家系统应运而生。 该系统利用神经网络技术模拟人类专家的分析过程，结合专家系统的反向推理，构建了一种混合诊断系统。系统结构包括信号预处理、神经网络正向推理机、反向推理验证和控制中心等部分。信号预处理负责数据采集和规范化，神经网络用于接收处理后的输入并输出初步诊断结果，反向推理则对结果进行验证，以提高诊断准确性和效率。 系统工作流程包括两个主要步骤：系统采集现场数据，经过初步处理后，启动神经网络进行分析诊断，将结果输入候选故障集。接着，故障诊断专家系统利用反向推理机制对候选故障进行验证。如果出现漏诊，系统会启动学习机构，修正专家系统知识库；若出现误诊，则可修改知识库内容。 在实际应用中，以电厂补给水处理系统的预处理为例，该系统采用了整体结构分散化与子网络组合化的神经网络设计，减少了训练时间和不必要的连接。通过故障机理分析和专家知识，确定了故障征兆和原因，构建了具有多输入和多输出的神经网络模型。网络训练样本来源于实际故障的累计数据，通过反向传播（BP）算法进行训练，直至满足预定的性能要求。 在仿真测试中，神经网络能够准确识别训练过的样本，对多种故障进行同时诊断。尽管网络表现出良好的识别能力，但为了提高输出精度，仍需进一步完善样本数据的收集和处理。 总结来说，基于神经网络的火电厂生产过程故障诊断专家系统是一种创新的故障检测方法，它融合了神经网络的自学习能力和专家系统的推理能力，有效提升了火电厂故障诊断的效率和准确性。未来的研究方向可能包括优化网络结构、提升诊断精度和增强系统对未知故障的适应性。