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火电厂锅炉智能故障诊断系统研究

作　者: 陈鹏
导　师: 高建强
学　校: 华北电力大学
专　业: 热能工程
关键词: 火电厂锅炉智能 BP神经网络数据挖掘故障诊断
分类号: TK228
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 54次
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内容摘要

“四管”破裂是火电厂锅炉主要运行故障,影响着锅炉设备的安全运行,如何及时发现和防止“四管”破裂,智能故障诊断在火电厂运行中显得非常重要。本文主要研究了智能故障诊断的两种应用,它们分别是多维BP神经网络在锅炉故障诊断中的应用和结合数据挖掘与BP神经网络在锅炉故障诊断应用。其中多维BP神经网络在锅炉故障诊断中的应用是针对锅炉热工生产过程特点,采用多维BP神经网络方法进行锅炉故障诊断建模。BP神经网络采用多维结构,输入层采用模糊数学方法对运行参数进行量化,通过参数之间和参数与故障类之间的关联关系,建立多维BP神经网络模型,以锅炉“四管”泄漏为例,进行故障仿真实验,实验结果表明此方法能有效、快速和正确的诊断出结果;而结合数据挖掘与BP神经网络在锅炉故障诊断应用吸取两种方法的优点,把关联规则数据挖掘与BP神经网络方法有机的集成,建立一个智能故障诊断系统,更加准确的模拟人脑思维过程。也以火电厂锅炉“四管”破裂故障诊断为例,用数据挖掘方法从大量模糊和随机的历史数据中提取故障征兆与类型之间的关联关系数据,使目的数据有效的输入神经网络进行故障仿真实验。实验结果表明此方法也能有效、快速和正确的诊断出结果。两种方法各有千秋,在应用时要根据锅炉设备的特点对对象参数进行建模,选择最优诊断应用对故障进行预测诊断。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-13
  1.1 选题背景及其意义  9
  1.2 国内外研究动态  9-11
  1.3 课题研究内容  11-13
第2章锅炉智能故障诊断系统实现算法介绍  13-23
  2.1 多维BP 神经网络  13-18
    2.1.2 多维BP 学习算法及过程  15
    2.1.3 多维BP 算法的程序实现  15-18
    2.1.4 多维BP 算法的主要能力  18
  2.2 关联规则数据挖掘  18-22
    2.2.1 关联规则数据挖掘的概念  18-19
    2.2.2 关联规则数据挖掘的过程  19-20
    2.2.3 火电厂锅炉关联规则  20-21
    2.2.4 基于关联规则算法  21-22
  2.3 本章结论  22-23
第3章系统故障分析及数据库的组建  23-27
  3.1 锅炉“四管”破裂原因分析  23-24
  3.2 诊断系统数据库的组建  24-26
    3.2.1 故障类型表  24
    3.2.2 故障征兆明细表  24-25
    3.2.3 样本存储表  25
    3.2.4 锅炉“四管”破裂样本组织表  25-26
  3.3 本章结论  26-27
第4章锅炉故障诊断两种应用的实现  27-37
  4.1 多维BP 神经网络方法的应用  27-31
    4.1.1 锅炉故障诊断系统  27
    4.1.2 故障征兆机理  27-28
    4.1.3 锅炉“四管”泄漏故障和征兆  28-29
    4.1.4 多维BP 神经网络学习训练  29-30
    4.1.5 故障诊断仿真  30-31
  4.2 数据挖掘和BP 神经网络相结合的应用  31-35
    4.2.1 系统结构  31-32
    4.2.2 数据挖掘  32-34
    4.2.3 BP 神经网络  34-35
  4.3 本章小结  35-37
第5章锅炉智能故障诊断软件系统介绍  37-42
  5.1 软件系统结构  37-38
  5.2 软件通讯协议  38-41
  5.3 本章小结  41-42
第6章锅炉智能故障诊断软件设计  42-50
  6.1 软件系统整体模块设计  42-43
  6.2 软件系统模块设计  43-49
    6.2.1 数据采集模块  43-44
    6.2.2 通讯模块  44-45
    6.2.3 BP 神经网络模块  45-46
    6.2.4 图元模块  46-47
    6.2.5 数据挖掘模块  47-48
    6.2.6 复位模块  48
    6.2.7 其它模块  48-49
  6.3 本章小结  49-50
第7章总结  50-51
参考文献  51-54
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  54-55
致谢  55-56
详细摘要  56-65

火电厂锅炉智能故障诊断系统研究

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