随着信息化和工业化融合的不断推进,工业大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们的视野,同时也为“智慧电厂”的应用打开了大门。为了实现“智慧电厂”建设中的关键环节——智能诊断与维护,本文以燃气-蒸汽联合循环发电机组关键设备重型燃气轮机为对象,以“智慧生产”为核心,以专家知识为基础,以大数据分析与人工智能技术为手段,开发出一套重型燃气轮机智能诊断系统。首先,提出重型燃气轮机故障知识获取理论体系,对已有知识源中的知识进行理解、选择、抽取、分类、组织和编码,尽可能全面地获取各类故障知识,形成完备的故障领域知识体系。其次,提出重型燃气轮机故障知识管理系统,并将故障知识管理系统分为知识系统与数据系统。知识系统依靠本体完成了故障知识结构的形式化表示,构建重型燃气轮机故障知识仓库,数据系统则基于数据驱动实现故障特征参数基准值的确定,二者相辅相成,为有效地解决知识搜索、知识推理以及知识挖掘等问题奠定了坚实基础。再次,在故障知识管理系统的支持下,结合人工智能技术,提出基于故障知识管理系统的智能故障诊断理论体系,包括基于正反向混合因果推理的故障诊断方法和基于树式搜索的早期诊断方法,并结合某电厂实际案例验证了该理论的有效性。最后,将理论与技术研究应用于实践,开发一套重型燃气轮机智能诊断系统,最大限度地保证重型燃气轮机设备维持在良好的运行状态。