模糊诊断-现场设备管理中的模糊诊断.pdf

模糊诊断是现场设备管理中处理不确定性和模糊性问题的重要手段。这种方法起源于20世纪60年代，它主要研究和处理模糊性问题，将其转化为可处理的模式。在计算机技术成熟后，模糊理论被广泛应用于实际技术领域中，模糊诊断和模糊控制等应用已经变得相当普遍。 在现场设备管理中，尤其是电力企业的设备维护过程中，我们经常会遇到很多模糊性问题。例如，在对机组振动进行诊断时，需要考虑多种因素，如水力、机械和电磁因素，并且这些因素还可能由多个子因素构成。由于机组在运行中无法简单地作出明晰判断，因此模糊诊断在此领域显得尤为重要。 为了更有效地诊断和处理模糊性问题，现代化的电力企业开始利用计算机专家系统。通过收集大量运行经验数据和理论分析，计算机专家系统能够建立故障与征兆之间的模糊关系，并且根据观察到的特定征兆利用模糊关系方程进行推理分析。但需要注意的是，计算机专家系统并不是万能的，它同样受到运行经验和理论分析深度的限制，以及现场特殊情况的影响。 文章中提到了两个具体的诊断实例，这两个实例说明了现场设备故障诊断通常带有很大的模糊性。第一起实例是关于励磁机静子和转子之间的气隙不均，导致上机架振动；第二起实例是励磁机静子与支架固定螺丝松动，导致整流子刷架高频脉动和上机架振动。这两个实例都说明了设备管理人员需要有全面的设备知识、丰富的经验和灵活的思维方式来对模糊性问题进行诊断。 为了应对模糊性问题，文章介绍了两种模糊诊断的方法： 1. 重点诊断法：这种方法适用于故障部位相对明确、情况紧急的场合。当机组运行中发生突发性故障时，比如噪音增大或振动突然增大，需要迅速判断故障原因并作出处理决定，以最小化损失。这种情况下，设备管理人员需要思路敏捷、果断，直接对疑似部位进行诊断和处理。 2. 排除法：由于设备故障的原因和最终结果都存在模糊性，使用排除法来进行模糊诊断成为一种有效手段。例如，对于机组振动问题，首先需要排除可能导致重大事故的因素，然后逐步检查所有相关因素，逐一排除，最终找出故障原因。在使用排除法时，基本原则是首先排除可能造成重大事故的因素，并且按照先易后难、由外到内的顺序进行，以保障安全并尽可能减少诊断过程的繁琐性。 在实际应用中，模糊诊断方法可能会遇到难以明确诊断的情况，这通常与设备管理人员的思维方式有很大关系。面对任何异常状态，管理人员往往会有一定的预判，可能会导致忽略掉一些重要的因素，而不能全面地分析问题。因此，对于模糊诊断，需要管理人员在经验积累的基础上，灵活运用科学的思维方式，综合分析所有可能因素，以提高诊断的准确性和效率。 文章还提到了在使用模糊诊断时，如何根据现场情况选择适当的诊断方法，以及如何借助计算机专家系统来辅助故障分析和处理，最终实现对模糊性问题的有效管理。整个过程中，工作人员的经验和判断力是非常关键的因素，而计算机系统则提供了强大的数据支持和计算能力，使得模糊诊断更加科学和高效。