火电机组运行诊断专家系统平台研究与实现

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火电机组运行诊断专家系统的研究与实现对于机组运行的经济性、安全性和节能降耗具有重要意义.本文研究了专家系统的工作原理、体系结构及其关键技术,如模糊推理、神经网络及模式识别等,设计了基于C/S结构的专家系统平台,并在此基础上集成多种运行性能诊断模型建立了火电机组运行诊断专家系统.本文针对BP网络训练时收敛速度慢的缺点,采用动量算法和RPROP算法,有效地加快了网络学习速度,设计出图形模式的知识编辑工具和灵活的BP网络组态工具,简化了专家知识表示和网络设计工作,并改进了运行故障征兆表示算法,使故障征兆表示更为精细,有利于及时、准确的诊断故障.本文最后运用该系统对德州电厂660MW机组进行了诊断实例分析,获得良好的故障识别效果,可以为机组的安全、经济运行提供有效的指导.
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