电站热力系统故障诊断：基于符号有向图的深度分析

"基于深层知识模型的电站热力系统故障诊断方法 (2005年)探讨了如何利用符号有向图(Signed Directed Graph, SDG)的深层知识模型来解决电站热力系统的故障诊断问题。该研究由华北电力大学的学者曹文亮、王兵树、马永光和马良玉共同完成，并发表在2005年9月的华北电力大学学报上。该论文受到华北电力大学博士学位教师科研基金的支持。 在论文中，作者指出SDG模型的推理机制对于揭示系统故障的原因具有完备性，因此将其引入到电站热力系统的故障诊断中。他们首先构建了除氧器系统的SDG模型，该模型能够反映系统内部各组件之间的关系和相互作用。接着，针对不同的故障源，他们进一步分解出子SDG模型。通过对这些子图的分析，研究人员能够构建出一套除氧器的故障诊断规则库。 在实际诊断过程中，系统中的定量数据（如温度、压力等）被转换为定性值，便于与预设的故障规则进行匹配。通过比较实际工况和故障规则，可以快速地定位到故障源头，从而实现定性诊断。这种方法的优势在于其良好的解释性和快速的诊断效率，尤其在处理仿真培训中的误操作自诊断问题时表现出显著的效果。 论文关键词包括电站热力系统、故障诊断、符号有向图以及定性推理。它属于自然科学领域的论文，分类号为TP206.3，文献标识码为A，文章编号为1007-2691(2005)05-0079-05。" 这个研究不仅提供了一种新的故障诊断技术，还展示了SDG模型在热力系统故障分析中的应用潜力，为未来的故障诊断系统设计提供了理论支持。通过这种方法，工程师和技术人员可以更准确、更高效地识别和解决热力系统中的问题，提高电力站的安全性和运行效率。