火电厂辅机智能维修决策系统：基于人工智能的方法

本文主要探讨了火电厂辅机设备智能维修决策系统的研究，结合人工智能和机器学习技术，旨在解决传统预防维修模式的高成本和高故障率问题，以适应电力工业的发展需求。研究内容涵盖了设备维修管理的现状、计算机化维修管理系统的问题、以可靠性为中心的维修方式决策、设备状态变化趋势预测、维修策略决策以及智能维修决策系统的初步设计。 文章首先介绍了当前火电厂普遍采用的工作时间为基础的预防维修模式，指出这种模式存在的问题，如维修成本高和设备故障率居高不下。为应对这些问题，文章提出以可靠性为中心的新维修策略，通过综合考虑设备的性质、运行方式、重要性和故障特点，采用不同的维修方式，并结合计划性预修、状态监测和日常点检。 接着，文章详细阐述了研究的五个主要内容： 1. 分析设备维修管理的发展和现状，指出现有计算机化维修管理系统（CMMS）存在的不足，强调智能维修决策系统开发的必要性。 2. 应用模糊综合评判法，依据设备的故障特征和重要性来决策合适的维修方式，以提高维修效率和降低成本。 3. 研究设备运行状态的变化趋势预测，利用实时状态评价结果，采用劣化模型预测设备健康状况，以便及时干预和预防故障。 4. 基于趋势预测，运用径向基函数（RBF）神经网络法制定状态维修策略，决定最佳维修方法或检修周期。 5. 提出火电厂辅机设备智能维修决策系统的初步设计方案和架构，为实现自动化和智能化的维修决策提供理论支持。 关键词包括维修决策、状态维修、模糊综合评判、RBF神经网络和火电厂辅机，表明了研究的核心技术和应用领域。 这篇文章通过结合人工智能和机器学习技术，提出了火电厂设备智能维修的新策略，旨在优化维修流程，降低维修成本，提高设备的可靠性和整体运营效率。这一研究对于推动电力工业的现代化和可持续发展具有重要意义。