基于FES和FTA的锅炉安全隐患预警与评价系统优化

本文主要探讨了在锅炉系统中，由于高温高压环境下的复杂性，传统的安全隐患识别和评价方法存在局限性，例如直接故障判断的二叉判定树模型无法处理复杂的隐含故障，人工依赖性强且系统范围有限的规则结论评估，以及缺乏统计分析的模糊综合评价方法。针对这些问题，研究人员提出了一种创新的解决方案，即基于模糊集理论(Fuzzy Expert System, FES)和故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)的锅炉安全隐患预警及评价模型。 FES作为一种人工智能技术，能够处理模糊信息，通过模糊推理对锅炉运行中的征兆进行判断，模糊地描述锅炉状态，弥补了传统方法的精确度不足。这种方法能够捕捉到故障征兆的模糊性和随机性，使得预警更为准确。而FTA则用于分析各种可能的故障路径，识别出潜在的安全隐患，提供了一个系统化的故障分析框架。 结合FES和FTA，该模型能够对锅炉的运行状态进行深入剖析，不仅关注于故障的发生，还能够量化风险，进行经济性和安全性的多维度评价。这样，管理人员可以得到一个全面的决策支持，优化系统运行策略，降低事故发生的可能性。 文章作者还提到了实际的应用开发，开发了一个基于Web的B/S结构的锅炉安全隐患预警及评价系统。这个系统将理论研究转化为实际应用，通过与实际数据的交互，实时监测锅炉状态，提高了预警的实时性和准确性。系统应用结果显示，该模型的预测准确率较高，系统评价结果具有很高的可靠性和有效性，证明了其在锅炉安全管理领域的实用价值。 本文的研究成果填补了锅炉安全隐患预警与评价方法的空白，推动了工业生产中关键设备的智能化管理和维护，对于提升锅炉运行安全性和经济效益具有重要意义。