“四管”破裂是火电厂锅炉主要运行故障,影响着锅炉设备的安全运行,如何及时发现和防止“四管”破裂,智能故障诊断在火电厂运行中显得非常重要。本文主要研究了智能故障诊断的两种应用,它们分别是多维BP神经网络在锅炉故障诊断中的应用和结合数据挖掘与BP神经网络在锅炉故障诊断应用。其中多维BP神经网络在锅炉故障诊断中的应用是针对锅炉热工生产过程特点,采用多维BP神经网络方法进行锅炉故障诊断建模。BP神经网络采用多维结构,输入层采用模糊数学方法对运行参数进行量化,通过参数之间和参数与故障类之间的关联关系,建立多维BP神经网络模型,以锅炉“四管”泄漏为例,进行故障仿真实验,实验结果表明此方法能有效、快速和正确的诊断出结果;而结合数据挖掘与BP神经网络在锅炉故障诊断应用吸取两种方法的优点,把关联规则数据挖掘与BP神经网络方法有机的集成,建立一个智能故障诊断系统,更加准确的模拟人脑思维过程。也以火电厂锅炉“四管”破裂故障诊断为例,用数据挖掘方法从大量模糊和随机的历史数据中提取故障征兆与类型之间的关联关系数据,使目的数据有效的输入神经网络进行故障仿真实验。实验结果表明此方法也能有效、快速和正确的诊断出结果。两种方法各有千秋,在应用时要根据锅炉设备的特点对对象参数进行建模,选择最优诊断应用对故障进行预测诊断。