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    電廠設備故障診斷的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(二)

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    來源:儀天成電力  時間:2017/12/08  閱讀:

    目前火電廠設備故障診斷存在的問題
           目前雖然有許多診斷方法和診斷系統(tǒng)應用于火電廠設備的故障診斷,并取得了很好的應用效果,但在實際應用時也存在著不少的問題,主要表現(xiàn)在以下幾個方面。
          1.檢測手段
          故障診斷的推理機制已經(jīng)達到很高的水平,絕緣靴手套耐壓試驗裝置有效的解決了過去的不規(guī)范試驗,提高了工作效率,保障了工作安全,是絕緣靴手套耐壓試驗理想的裝置。但征兆的獲取成為了一個瓶頸,即的問題是檢測手段不能滿足診斷的需要,不能真實地反應故障的特征。
         2.復雜的故障機理
         對故障機理的了解是準確診斷故障的前提。目前,對電廠某些設備的復雜故障,很難從理論上給出解釋,對其機理的了解并不深刻。
         3.人工智能應用
         專家系統(tǒng)作為人工智能在電廠主要設備故障診斷中的應用已獲得成功,但仍有一些關鍵的人工智能應用問題需要解決,主要有知識的表達與獲取、自學習、智能辨識、信息融合等。
         4.診斷方法的單一性
          當前火電廠設備的故障診斷系統(tǒng)所用的診斷方法有模糊邏輯法、故障樹分析法、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。但是單一的診斷方法往往難以達到期望的診斷效果。
          5.故障定位
         目前的故障診斷系統(tǒng)常常只是進行到故障類型識別這一部分,不能確定故障的具體位置,且對設備的狀態(tài)進行預測的功能研究不夠。

     

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