热力循环系统故障在发电机组设备故障中占有非常大的比例。目前,针对热力循环系统的故障预警系统在实际现场应用的实例较少,开展热力循环系统的故障预警研究具有非常现实的意义。因此,本文利用激励式仿真系统提供的丰富的热力循环系统观测参数,以高压加热器为研究对象,在研究基于相似性建模的非线性状态估计技术(NSET)的基础上,提出了基于相似性建模的发电设备故障预警方法,并以此为基础提出了一种设备性能劣化预测方法,为解决火电厂发电设备故障预警及检修规划提供了一种新的途径。论文主要研究内容如下:　　(1)对处于复杂耦合热力循环系统中的高压加热器系统进行仿真研究,基于LN仿真支撑系统搭建仿真模型,获得了本文所需的研究数据。　　(2)对高加系统的基本原理、故障规律和性能参数进行深入分析,确定了故障预警方法所需的观测参数。　　(3)研究了基于历史数据的非线性状态估计技术(NSET),对过程存储矩阵的构造和相似性算子的选择进行了优化处理。　　(4)以高压加热器为对象,针对选取的观测参数,利用上述方法研究发电设备故障预警问题,通过滑动窗口检测及阈值检验的方法进行了故障预警,并给出了相似度判定方法。通过实例,说明了本文所述方法能够很好地解决发电设备故障预警问题。　　(5)研究基于 NSET状态估计得到的实际残差与系统劣化之间的关系,得出了性能劣化预测方法,仿真结果表明该方法能够为检修规划提出指导意见。