随着科学技术的发展，设备越来越趋于大型化、复杂化，设备检修的投入也越来越多，推行先进的状态检修体制已成为必然的趋势。本文以火电厂锅炉过热器和再热器为研究对象，重点研究了与状态检修密切相关寿命预测技术，并利用寿命预测的结果，结合故障诊断技术的成果研究开发了针对过热器的运行分析系统，及时对过热器运行过程中出现的问题提出合理的指导意见。下面将介绍本文的主要内容。 锅炉过热器和再热器管道寿命损耗的主要因素是金属的高温蠕变作用。本文首先讨论了应用最广泛的是基于Larson-Miller公式的时间分数法，然后提出了基于θ预测法的极限蠕变应变量的计算方法，并通过引入当量运行时间的方法，给出了蠕变应变量的估算方法，最后提出了基于θ预测法的时间分数法。由于管道内外壁的腐蚀和外壁的磨损造成管壁减薄，会使得管壁承受的应力增大，因而，这些因素在寿命损耗计算中必须予以考虑。 过热器、再热器炉内管道壁温测量目前尚缺乏有效的手段。本文认为过热器、再热器的每根管子的在炉内的最高壁温与其炉外出入口处的壁温以及蒸汽的流量和温度存在着复杂的非线性函数关系，并提出用BP神经网络来逼近这一函数。文中还给出了BP网络学习的改进算法，以提高收敛速度。 本文认为检修工作应该有运行人员的参与。为此，本文利用故障诊断专家系统的思想设计了一个针对过热器安全性的运行分析专家系统。其推理过程采用了模糊规则推理和基于模糊关系矩阵的模糊推理两种方法。文章总结了过热器运行和检修中的问题，从寿命损耗角度出发提出了更能反映超温对设备的危害程度的过热器超温的模糊表达方法，建立了可用于过热器运行分析和故障诊断的模糊规则和模糊关系矩阵作为专家系统知识库的主要内容。 专家系统和神经网络是人工智能研究领域的两种基本方法，二者都有明显的优点和缺陷。将二者相结合的神经网络专家系统可利用二者各自的优点来克服对方的缺陷。文中介绍了神经网络与专家系统相结合两种主要策略，重点讨论了神经网络专家系统的知识库和推理机制，最后提出了一种由传统的专家系统向神经网络专家系统转化的方法。 运行分析和故障诊断的基础是大量可靠的实时数据。本文以INFI-90为例，讨论了从分散控制系统获取实时数据的方式，设计了一个基于计算机网络、采 ’＃北1卜J人学博tHLLc＜‘【XJ 壮 用客户／服务器模式的、分布式的故障诊断数．据支撑平台，在此基础 l，设计了 几种应用模块，用来完成数据监视、数据处理和运行分析及故障沦断等功能。 文章最后总结了本研究课题的主要工作和创新点，指出了有待进一步研究 的问题，并对其发展进行了展望。