制粉系統(tǒng)故障診斷研究.pdf

1、制粉系統(tǒng)是火力發(fā)電廠鍋爐機(jī)組的重要輔助系統(tǒng),對(duì)其進(jìn)行故障診斷對(duì)整個(gè)發(fā)電機(jī)組穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有很大作用。為提高制粉系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性,滿足現(xiàn)代預(yù)維修制度自動(dòng)化的要求,對(duì)制粉系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷具有十分重要的意義。
　　 本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上分析了制粉系統(tǒng)的各種典型故障機(jī)理和相應(yīng)故障維修措施,針對(duì)以往制粉系統(tǒng)故障診斷研究中條件屬性數(shù)量龐大以及傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程收斂速度緩慢、易陷入局部最小、結(jié)構(gòu)難以確定等缺

2、點(diǎn)提出了一種基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的故障診斷算法并圍繞數(shù)據(jù)降噪、基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)、基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷三方面展開。
　　 本文首先應(yīng)用中值濾波與小波分析集成的降噪方法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理,通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的方法優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)降噪法；然后利用基于遺傳算法的粗糙集屬性約簡(jiǎn)算法對(duì)決策表?xiàng)l件屬性進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)以求得到最小約簡(jiǎn)屬性集合；最后利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)約簡(jiǎn)后的樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以及故障診斷并與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、R