基于粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、鍋爐是一種重要的工業(yè)設(shè)備，也是一種復(fù)雜的非線性對象，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運(yùn)行參數(shù)多、故障率高、故障危險性高，運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息非常龐大。如何及時準(zhǔn)確地從歷史數(shù)據(jù)庫中找出數(shù)據(jù)點(diǎn)與故障之間的關(guān)系，對鍋爐故障進(jìn)行快速的有效的診斷具有非常高的工程應(yīng)用價值。
　　 作者在現(xiàn)有鍋爐故障研究的基礎(chǔ)上，提出了基于粗糙集理論人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐故障診斷方法。結(jié)合粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)勢，以其提高鍋爐設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確性和快速性。
　　

2、首先，分析了鍋爐的結(jié)構(gòu)、故障特點(diǎn)，總結(jié)了汽水系統(tǒng)、煙氣系統(tǒng)、燃燒系統(tǒng)等鍋爐主體部分的主要故障類型、征兆以及相關(guān)參數(shù)，建立對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。其次，介紹了粗糙集的相關(guān)理論，探討了應(yīng)用粗糙集建立鍋爐故障決策表、故障特征屬性約簡等問題；闡述了將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于鍋爐故障診斷的方法。通過仿真實驗，詳細(xì)描述了兩種方法的實現(xiàn)過程，推理分析出兩種方法應(yīng)用于鍋爐故障診斷的優(yōu)勢和劣勢。最后，針對兩種方法的不足之處，將粗糙集理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合起來，

3、提出了基于RS-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐智能故障診斷方法。詳細(xì)介紹了粗糙集理論進(jìn)行前端數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程，描述了如何將預(yù)處理后的屬性作為網(wǎng)絡(luò)輸入構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。以燃燒系統(tǒng)為研究對象，將該方法應(yīng)用于具體的故障診斷仿真實驗，就實驗結(jié)果與RBF診斷方法進(jìn)行對比，證明了該方法能有效避免使用單一方法的缺點(diǎn)，具有診斷性能優(yōu)越、診斷時間短的優(yōu)點(diǎn)。
　　 針對鍋爐故障診斷系統(tǒng)的信息化、智能化要求，采用Visual Basic和Matlab語言