燃煤電廠機(jī)組診斷裝置和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本實(shí)用新型涉及節(jié)能優(yōu)化領(lǐng)域，公開了一種燃煤電廠機(jī)組診斷裝置，該診斷裝置包括：接收模塊(1)，用于接收電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)；推理模塊(2)，與所述接收模塊(1)連接，用于根據(jù)所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行判斷以得出診斷結(jié)果，并根據(jù)診斷結(jié)果給出故障排除措施。本實(shí)用新型可精確迅速地診斷電廠機(jī)組故障，為生產(chǎn)、維修及決策提供強(qiáng)有力的保障。
【專利說明】
燃煤電廠機(jī)組診斷裝置和系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本實(shí)用新型涉及節(jié)能優(yōu)化，具體地，涉及一種燃煤電廠機(jī)組診斷裝置和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，我國每年的發(fā)電量占總發(fā)電量的比例均在80%以上，全社會(huì)的用電主要靠 火電企業(yè)提供。發(fā)電企業(yè)面臨建立現(xiàn)代電力市場、廠網(wǎng)分開和競價(jià)上網(wǎng)的電力體制改革，急 需提高發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行效率，提高企業(yè)的競爭力。
[0003] 目前發(fā)電廠的設(shè)備故障診斷預(yù)報(bào)系統(tǒng)，通常存在以下問題：只能實(shí)現(xiàn)越限報(bào)警，不 能綜合利用測試數(shù)據(jù)、特征參數(shù)深入分析設(shè)備運(yùn)行趨勢、設(shè)備故障部位、原因、程度和專家 建議;不能充分利用領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)、存在知識(shí)表達(dá)和利用的"瓶頸"和"柔性"差等 問題;不能有效地評(píng)估、完善、擴(kuò)充專家知識(shí)庫;推理功能不強(qiáng)，對復(fù)雜多變量的非線性系統(tǒng) 往往出現(xiàn)"誤報(bào)"或者"漏報(bào)"的問題;缺乏對測試結(jié)果的解釋功能;通過數(shù)據(jù)采集和信號(hào)分 析處理得到的特征參數(shù)不能利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)地完成對測試結(jié)果的分析解釋。
[0004] 由于發(fā)電廠技術(shù)的復(fù)雜性越來越高，對可靠性和安全性的要求也越來越高，一旦 系統(tǒng)發(fā)生故障將會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。所以開展故障診斷技術(shù)的研究及推廣 應(yīng)用，對于提高電廠設(shè)備的經(jīng)濟(jì)性和安全性具有重大的作用。 【實(shí)用新型內(nèi)容】
[0005] 本實(shí)用新型的目的是提供一種燃煤電廠機(jī)組診斷裝置和系統(tǒng)，燃煤電廠機(jī)組診斷 裝置和系統(tǒng)可精確迅速地診斷電廠機(jī)組故障，為生產(chǎn)、維修及決策提供強(qiáng)有力的保障。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本實(shí)用新型提供一種燃煤電廠機(jī)組診斷裝置，該診斷裝置包 括:接收模塊，用于接收電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù);推理模塊，與所述接收模塊連 接，用于根據(jù)所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行判斷以得出診斷結(jié)果，并根 據(jù)診斷結(jié)果給出故障排除措施。
[0007] 本實(shí)用新型還提供一種燃煤電廠機(jī)組診斷系統(tǒng)，該診斷系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集裝置， 用于采集電廠機(jī)組的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)和處理結(jié)果數(shù)據(jù);上 文所述的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置;操作顯示裝置，與所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置連接，用于獲取所述 處理結(jié)果數(shù)據(jù)和顯示所述診斷結(jié)果。
[0008] 通過上述技術(shù)方案，采用本實(shí)用新型提供的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置和系統(tǒng)，通過 接收模塊接收電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)，在通過推理模塊根據(jù)所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù) 和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行判斷以得出診斷結(jié)果，并根據(jù)診斷結(jié)果給出故障排除措施， 其中推理模塊為專家系統(tǒng)模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和模糊邏輯模塊，通過專家系統(tǒng)模塊進(jìn)行處 理得出第一診斷結(jié)果，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行處理得出第二診斷結(jié)果，通過模糊邏輯模塊 進(jìn)行處理得出第三診斷結(jié)果，然后利用綜合模塊選出最高可信度的診斷結(jié)果。本實(shí)用新型 可精確迅速地診斷電廠機(jī)組故障，為生產(chǎn)、維修及決策提供強(qiáng)有力的保障。
[0009] 本實(shí)用新型的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的【具體實(shí)施方式】部分予以詳細(xì)說明。
【附圖說明】
[0010] 附圖是用來提供對本實(shí)用新型的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與下面 的【具體實(shí)施方式】一起用于解釋本實(shí)用新型，但并不構(gòu)成對本實(shí)用新型的限制。在附圖中：
[0011] 圖1是本實(shí)用新型提供的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0012] 圖2是本實(shí)用新型提供的燃煤電廠機(jī)組診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0013] 附圖標(biāo)記說明
[0014] 1接收模塊 2推理模塊
[0015] 3專家系統(tǒng)模塊 4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊
[0016] 5模糊邏輯模塊 6綜合模塊
[0017] 11數(shù)據(jù)采集裝置 12數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置
[0018] 13燃煤電廠機(jī)組診斷裝置14操作顯示裝置。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 以下結(jié)合附圖對本實(shí)用新型的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解的是，此處 所描述的【具體實(shí)施方式】僅用于說明和解釋本實(shí)用新型，并不用于限制本實(shí)用新型。
[0020] 圖1是本實(shí)用新型提供的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，本實(shí) 用新型提供一種燃煤電廠機(jī)組診斷裝置，該診斷裝置包括:接收模塊1，用于接收電廠機(jī)組 數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù);推理模塊2，與所述接收模塊1連接，用于根據(jù)所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù) 和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行判斷以得出診斷結(jié)果，并根據(jù)診斷結(jié)果給出故障排除措施。
[0021] 專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)可以理解為長期以來積累下來的經(jīng)驗(yàn)推論，例如：鍋爐汽包滿 水問題體現(xiàn)在主蒸汽溫度、推力瓦溫和軸位移上;冷油器冷卻水中斷問題體現(xiàn)在推力瓦溫 和潤滑油溫度上；負(fù)荷劇烈波動(dòng)推力瓦過載體現(xiàn)在推力瓦溫、軸位移以及發(fā)電機(jī)有功負(fù)荷 是否波動(dòng)上。另有其他推論，在此不再贅述。
[0022] 燃煤電廠機(jī)組診斷裝置還可以包括預(yù)處理模塊，與接收模塊1連接，可以用于去除 不需要的數(shù)據(jù)。
[0023]所述推理模塊2包括:專家系統(tǒng)模塊3，與所述接收模塊1連接，用于結(jié)合所述專家 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)判斷所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)代表的故障的可信度，以得出第一診斷結(jié)果。
[0024]所述推理模塊2還包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊4,與所述接收模塊1連接，用于利用神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)數(shù)學(xué)模型對所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行處理，判斷所述電廠機(jī)組數(shù) 據(jù)代表的故障的可信度，以得出第二診斷結(jié)果;模糊邏輯模塊5,與所述接收模塊1連接，用 于利用模糊邏輯對所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行處理，判斷所述電廠機(jī) 組數(shù)據(jù)代表的故障的可信度，以得出第三診斷結(jié)果。
[0025]上文所述的結(jié)合所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)判斷所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)代表的故障的可 信度、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型對所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行處理以及 利用模糊邏輯對所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行處理的過程中使用的推 理依據(jù)為"如果……那么……"的形式，例如："如果發(fā)電機(jī)定子外殼徑向振動(dòng)幅值隨勵(lì)磁電 流增加而增大、特征頻率為轉(zhuǎn)頻、振動(dòng)相位與軸擺度相位相同，那么定子圓度不足的可信度 為0.9"。
[0026] 專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯在信息分析應(yīng)用中各占優(yōu)勢，但也各有不足的方 面，本實(shí)用新型具有克服他們的弱點(diǎn)的能力，這可以從分析模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力方 面來理解：因?yàn)閮煞N方法的不同，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，具體地說，模糊系統(tǒng)試圖描述和處理人 的語言和思維中存在的模糊性概念，從而模仿人的智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是根據(jù)人腦的生理結(jié) 構(gòu)和信息處理過程，來創(chuàng)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其目的也是模仿人的智能。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊 邏輯已經(jīng)在現(xiàn)有技術(shù)中常用，因此在此不再過多贅述。
[0027] 該診斷裝置還包括:綜合模塊6,與所述專家系統(tǒng)模塊3、所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊4以及 所述模糊邏輯模塊5連接，用于根據(jù)所述第一診斷結(jié)果、所述第二診斷結(jié)果和所述第三診斷 結(jié)果，判斷最高可信度的診斷結(jié)果以得出最優(yōu)診斷結(jié)果，并給出故障排除措施。如果最后的 三種診斷結(jié)果中有其中一種診斷結(jié)果與另外兩種差距過大，則忽視這種診斷結(jié)果。
[0028] 圖2是本實(shí)用新型提供的燃煤電廠機(jī)組診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖2所示，本實(shí) 用新型還提供一種燃煤電廠機(jī)組診斷系統(tǒng)，該診斷系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集裝置11，用于采集電 廠機(jī)組的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置12，用于存儲(chǔ)專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)和處理結(jié)果數(shù)據(jù);上文所述的 燃煤電廠機(jī)組診斷裝置13;操作顯示裝置14，與所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置12連接，用于獲取所述處 理結(jié)果數(shù)據(jù)和顯示所述診斷結(jié)果。所述操作顯示裝置14包括鍋爐及主要輔機(jī)操作顯示裝置 14和汽輪機(jī)操作顯示裝置14。
[0029] 數(shù)據(jù)采集裝置11采集電廠機(jī)組的數(shù)據(jù)，并將電廠機(jī)組的數(shù)據(jù)發(fā)送至燃煤電廠機(jī)組 診斷裝置13,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置12存儲(chǔ)有專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)，將專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)同樣發(fā)送至 燃煤電廠機(jī)組診斷裝置13中，燃煤電廠機(jī)組診斷裝置13進(jìn)行處理，并生成處理結(jié)果數(shù)據(jù)，將 處理結(jié)果數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置12進(jìn)行存儲(chǔ)，然后操作顯示裝置14從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置12中 獲取處理結(jié)果數(shù)據(jù)并顯示診斷結(jié)果。
[0030] 下面將通過具體例子說明燃煤電廠機(jī)組診斷裝置：
[0031] 首先確定主栗泄露相關(guān)的現(xiàn)象，并設(shè)置相關(guān)現(xiàn)象與主栗泄露的關(guān)系。
[0032]主栗泄露的特征現(xiàn)象是系統(tǒng)壓力降低、系統(tǒng)流量下降以及推力桿運(yùn)動(dòng)速度慢。因 此需要的數(shù)據(jù)是栗出口壓力數(shù)據(jù)、栗出口流量數(shù)據(jù)、推力桿運(yùn)動(dòng)速度以及推力桿負(fù)荷。 [0033]以下為專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)，均可以理解為"如果……那么……"的形式：
[0034]當(dāng)系統(tǒng)壓力處于175pa_225pa之間時(shí)，系統(tǒng)處于壓力正常狀態(tài)，當(dāng)大于300pa時(shí)，系 統(tǒng)進(jìn)入壓力高狀態(tài)，當(dāng)大于等于375pa時(shí)，系統(tǒng)肯定處于壓力高狀態(tài)。當(dāng)系統(tǒng)壓力小于175pa 時(shí)，系統(tǒng)開始進(jìn)入壓力低狀態(tài)，當(dāng)達(dá)到l〇〇pa時(shí)，系統(tǒng)肯定處于壓力低狀態(tài)；
[0035]當(dāng)系統(tǒng)流量處于3.5m3/s-4.5m3/s之間時(shí)，系統(tǒng)處于流量正常狀態(tài)，當(dāng)大于7m 3/s 時(shí)，系統(tǒng)肯定處于流量高狀態(tài)。當(dāng)系統(tǒng)流量小于3.5m3/s時(shí)，系統(tǒng)開始進(jìn)入流量低狀態(tài)，當(dāng)達(dá) 到lm 3/s時(shí)，系統(tǒng)肯定處于流量低狀態(tài)；
[0036] 當(dāng)推力桿運(yùn)動(dòng)速度處于0 ? 43mm/s-0 ? 63mm/s間時(shí)，推力桿運(yùn)動(dòng)速度正常，當(dāng)大于 0.8mm/s時(shí)，運(yùn)動(dòng)速度快。當(dāng)推力桿運(yùn)動(dòng)速度處于，0.13mm/s-〇. 433mm/s時(shí)，推力桿運(yùn)動(dòng)速度 低，當(dāng)小于0.17mm/s時(shí)，推力桿運(yùn)動(dòng)速度極慢；
[0037] 當(dāng)推力桿負(fù)荷處于8500nm-12500nm之間時(shí)，推力桿負(fù)荷處于正常狀態(tài)，當(dāng)大于 16000nm時(shí)，推力桿負(fù)荷處于高狀態(tài)。當(dāng)推力桿負(fù)荷處于2500nm-8500nm時(shí)，推力桿負(fù)荷處于 低狀態(tài)，當(dāng)小于1500nm時(shí)，推力桿負(fù)荷肯定處于極低狀態(tài)；
[0038]當(dāng)推力桿運(yùn)動(dòng)速度和推力桿負(fù)荷任何一個(gè)處于低狀態(tài)時(shí)，可以肯定推力桿運(yùn)動(dòng)速 度慢；
[0039] 當(dāng)栗出口壓力處于低狀態(tài)時(shí)，可以肯定系統(tǒng)壓力低；
[0040] 當(dāng)栗出口流量處于低狀態(tài)時(shí)，可以肯定系統(tǒng)流量低；
[0041] 當(dāng)出現(xiàn):系統(tǒng)壓力低、系統(tǒng)流量低、推力桿運(yùn)動(dòng)速度慢現(xiàn)象時(shí)，基本可以肯定出現(xiàn) 主栗泄漏故障。
[0042] 在專家系統(tǒng)模塊中，推力桿運(yùn)動(dòng)速度、推力桿負(fù)荷、栗出口壓力和栗出口流量的不 同數(shù)值范圍均對應(yīng)一個(gè)影響推理結(jié)果的可信度概率值，并在每一項(xiàng)數(shù)據(jù)逐漸靠近臨界值的 過程中可信度概率產(chǎn)生持續(xù)地增長，例如推力桿運(yùn)動(dòng)速度位于〇. 17mm/S-0.19mm/s，其它數(shù) 據(jù)正常時(shí)，主栗泄露的可信度概率為22%，但是當(dāng)栗出口壓力降至170pa-175pa時(shí)，主栗泄 露的可信度概率增長為24%，一旦栗出口壓力降至100pa-110pa時(shí)，主栗泄露的可信度概率 將達(dá)到為45 %。
[0043]針對栗出口壓力數(shù)據(jù)、栗出口流量數(shù)據(jù)、推力桿運(yùn)動(dòng)速度以及推力桿負(fù)荷，經(jīng)過預(yù) 處理模塊處理后，7組電廠機(jī)組數(shù)據(jù)輸入專家系統(tǒng)模塊3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊4和模糊邏輯模塊5， 如下表所不，其中Sl_l代表壓力傳感器值，Sl_2代表流量傳感器值，S6_l代表推力桿運(yùn)動(dòng)速 度，S6_2代表推力桿負(fù)荷：
[0044]表1輸入的電廠機(jī)組數(shù)據(jù)
[0046]如表中第七批參數(shù)所示，可以看出系統(tǒng)壓力低、系統(tǒng)流量低、推力桿運(yùn)動(dòng)速度慢以 及推力桿負(fù)荷低，基本可以斷定出現(xiàn)主栗泄漏故障。輸入專家系統(tǒng)模塊3后，輸出第一診斷 結(jié)果可信度概率82%。參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊4和模糊邏輯模塊5后，分別輸出第二診斷結(jié) 果可信度概率85%和第三診斷結(jié)果可信度概率89%，因此取模糊邏輯模塊5的結(jié)果，基本斷 定出現(xiàn)主栗泄露故障，并給出主栗泄露故障的解決方案?？梢钥闯觯瑢τ诖死?，專家系統(tǒng)模 塊3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊4和模糊邏輯模塊5都可以確定主栗泄露故障。
[0047] 通過上述技術(shù)方案，采用本實(shí)用新型提供的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置和系統(tǒng)，通過 接收模塊接收電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)，在通過推理模塊根據(jù)所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù) 和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行判斷以得出診斷結(jié)果，并根據(jù)診斷結(jié)果給出故障排除措施， 其中推理模塊為專家系統(tǒng)模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和模糊邏輯模塊，通過專家系統(tǒng)模塊進(jìn)行處 理得出第一診斷結(jié)果，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行處理得出第二診斷結(jié)果，通過模糊邏輯模塊 進(jìn)行處理得出第三診斷結(jié)果，然后利用綜合模塊選出最高可信度的診斷結(jié)果。本實(shí)用新型 可精確迅速地診斷電廠機(jī)組故障，為生產(chǎn)、維修及決策提供強(qiáng)有力的保障。
[0048] 以上結(jié)合附圖詳細(xì)描述了本實(shí)用新型的優(yōu)選實(shí)施方式，但是，本實(shí)用新型并不限 于上述實(shí)施方式中的具體細(xì)節(jié)，在本實(shí)用新型的技術(shù)構(gòu)思范圍內(nèi)，可以對本實(shí)用新型的技 術(shù)方案進(jìn)行多種簡單變型，這些簡單變型均屬于本實(shí)用新型的保護(hù)范圍。
[0049] 另外需要說明的是，在上述【具體實(shí)施方式】中所描述的各個(gè)具體技術(shù)特征，在不矛 盾的情況下，可以通過任何合適的方式進(jìn)行組合，為了避免不必要的重復(fù)，本實(shí)用新型對各 種可能的組合方式不再另行說明。
[0050] 此外，本實(shí)用新型的各種不同的實(shí)施方式之間也可以進(jìn)行任意組合，只要其不違 背本實(shí)用新型的思想，其同樣應(yīng)當(dāng)視為本實(shí)用新型所公開的內(nèi)容。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種燃煤電廠機(jī)組診斷裝置，其特征在于，該診斷裝置包括： 接收模塊(1 )，用于接收電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)； 推理模塊(2)，與所述接收模塊（1)連接，用于根據(jù)所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn) 模型數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷以得出診斷結(jié)果，并根據(jù)診斷結(jié)果給出故障排除措施。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置，其特征在于，所述推理模塊(2)包括： 專家系統(tǒng)模塊(3)，與所述接收模塊（1)連接，用于結(jié)合所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)判斷所 述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)代表的故障的可信度，以得出第一診斷結(jié)果。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置，其特征在于，所述推理模塊(2)還包 括： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊(4)，與所述接收模塊（1)連接，用于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型對所述電廠 機(jī)組數(shù)據(jù)和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行處理，判斷所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)代表的故障的可信 度，以得出第二診斷結(jié)果； 模糊邏輯模塊(5)，與所述接收模塊（1)連接，用于利用模糊邏輯對所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù) 和所述專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)進(jìn)行處理，判斷所述電廠機(jī)組數(shù)據(jù)代表的故障的可信度，以得出 第三診斷結(jié)果。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置，其特征在于，該診斷裝置還包括： 綜合模塊(6)，與所述專家系統(tǒng)模塊(3)、所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊(4)以及所述模糊邏輯模塊 (5)連接，用于根據(jù)所述第一診斷結(jié)果、所述第二診斷結(jié)果和所述第三診斷結(jié)果，判斷最高 可信度的診斷結(jié)果以得出最優(yōu)診斷結(jié)果，并給出故障排除措施。5. -種燃煤電廠機(jī)組診斷系統(tǒng)，其特征在于，該診斷系統(tǒng)包括： 數(shù)據(jù)采集裝置(11 )，用于采集電廠機(jī)組的數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置(12)，用于存儲(chǔ)專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)和處理結(jié)果數(shù)據(jù)； 權(quán)利要求1-4中任意一條權(quán)利要求所述的燃煤電廠機(jī)組診斷裝置(13); 操作顯示裝置（14)，與所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置（12)連接，用于獲取所述處理結(jié)果數(shù)據(jù)和顯 示所述診斷結(jié)果。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的燃煤電廠機(jī)組診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述操作顯示裝置（14) 包括鍋爐及主要輔機(jī)操作顯示裝置(14)和汽輪機(jī)操作顯示裝置(14)。
【文檔編號(hào)】G05B23/02GK205507528SQ201620110315
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年2月3日
【發(fā)明人】郭輝, 王玲
【申請人】神華集團(tuán)有限責(zé)任公司, 中國節(jié)能減排有限公司, 北京科技大學(xué)