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文檔簡介
1、在火電廠中,熱力系統(tǒng)發(fā)生故障的比重很大,對機組整體運行的安全性和經濟性有著巨大影響,因此熱力系統(tǒng)的故障診斷研究處于重要的地位。由于熱力系統(tǒng)內部結構復雜、運行工況多變,故障診斷過程中不易于建立和完善故障知識庫。基于定性模型的診斷方法是一種利用深層知識進行診斷的方法,一方面能夠克服知識獲取的困難,另一方面能夠識別某些未知的故障信息,是實現(xiàn)熱力系統(tǒng)故障診斷比較理想的方法。
本文在定性符號有向圖(SDG)模型的基礎上,將分層思想和定量
2、知識(概率的形式)與該模型相結合,得到的新模型在反向相容通路的回溯時搜索空間變小,速度更快,在診斷結果的判定上,以定量的概率信息描述,區(qū)分了多個潛在的故障源發(fā)生的可能性大小。首先,針對SDG故障診斷中存在的效率低、解決相同故障模式下故障難分辨和可能出現(xiàn)的“組合爆炸”等問題,提出了一種改進分層有向圖模型,同時提出了基于該模型的故障診斷方法。本方法具有SDG的完備性,采用分層策略,利用節(jié)點間的定性關系,回溯相容支路確定故障源候選節(jié)點。最后將
3、本方法應用到電站熱力系統(tǒng)除氧器的故障診斷中,大大減少了有效節(jié)點的搜索空間,提高了故障診斷的速度及準確性。
其次,針對大規(guī)模熱力系統(tǒng)的SDG模型結構復雜,診斷時搜索路徑易產生“組合爆炸”和難以區(qū)分多個潛在故障源發(fā)生的可能性等問題,提出一種新的基于定量知識的分層有向圖模型——分層概率SDG模型,并在此模型的基礎上提出了一種基于分層概率SDG的故障診斷方法。一方面,該模型利用分層簡化搜索路徑,用定性和定量相結合的方法描述故障之間的因
4、果關系;另一方面,該方法利用建立系統(tǒng)的分層有向圖模型減少搜索空間,利用相容性和貝葉斯推理進行診斷,得到各故障源的概率及可能性排序。最后以電站熱力系統(tǒng)高加給水系統(tǒng)為例,建立其模型并驗證了模型的正確性和有效性,實驗表明,該方法提高了故障源的分辨率同時減少了相容通絡的搜索空間,避免了“組合爆炸”的發(fā)生。
將本文提出的模型和方法應用到火電機組的熱力系統(tǒng)故障診斷中,克服了復雜熱力系統(tǒng)模型結構和因果關系復雜、診斷速度慢和難以區(qū)分潛在故障源
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