火电机组热力系统结构复杂,参数高度耦合,一旦发生故障不仅会影响机组运行效率,严重时甚至会造成机组停机。提高热力系统的安全性和可靠性,预防或消除潜在故障,是迫切需要解决的问题。定性趋势分析能够有效提取系统特征参数的运行状态,是系统状态监测和故障诊断的一种有效策略,可为故障的早期判定提供依据。因此,开展热力系统故障特征参数的定性趋势分析具有一定现实意义。基于定性趋势分析的热力系统故障诊断技术主要涉及两个方面:趋势提取识别算法和趋势模糊匹配策略。采用线性最小二乘拟合技术来完成数据动态趋势的提取,结合累积和偏差技术来判断拟合趋势是否能被接受。为了提高趋势提取算法的适应性,提出了分级阈值设定的方法。在故障诊断阶段,建立典型故障样本规则知识库,用模糊趋势匹配策略完成特征参数的相似度计算,结合特征参数的定量信息,从而达到故障严重程度识别的目的。本文以某600MW超临界机组高压给水加热器泄漏故障为例,借助机组仿真系统进行研究。通过对高加系统典型故障相关特征参数规律的仿真研究,完成了对不同特征参数分级阈值的设定;提取高加系统典型泄漏故障样本趋势,建立故障诊断规则知识库。在MATLAB环境下编写基于模糊匹配策略的故障诊断程序,进行详细的故障诊断仿真实验。结果表明,本文方法对不同严重程度的热力系统故障均能给出满意的诊断结果。