模糊神经网络与专家系统结合的锅炉故障诊断研究

本文主要探讨了在现代大型电站锅炉系统中，混合智能诊断方法在锅炉故障诊断中的应用研究。随着电站锅炉系统的复杂化和集成化，故障诊断的挑战日益增大，因为故障可能由多种因素引起，且这些因素相互作用，导致故障表现形式多样。传统专家系统尽管能够结合专家知识，但在知识获取、推理能力和实时性等方面存在局限，如知识表示不清晰、学习效率低等。 为了克服这些问题，研究者提出了采用整体结构分散化与子网络并行集中的模糊神经网络方法，这种混合智能系统结合了神经网络的并行处理、容错性和自适应学习能力，以及专家系统的领域知识和经验。模糊神经网络能够处理不确定性和非线性关系，同时保持系统的灵活性和鲁棒性。通过将两种方法融合，混合智能诊断系统能够更准确地识别锅炉故障的早期迹象，从而在事故发生前提供预警，减少误操作和非经济运行，提高运行可靠性与可用效率。 该系统不仅有助于预防锅炉故障，保障锅炉的安全运行，还能为设备维护和优化决策提供实时支持，节省维修成本，提升整体运营效率。本研究旨在通过混合智能技术改进锅炉故障诊断，对于提升电站运行管理水平和技术水平具有重要意义。