基于模糊神经网络的凝汽器真空故障诊断方法.pdfVIP

第22卷 第4期 仪器仪表用户 EIC Vo1．22 20l5年8月 NSTRUM EN T10N 2015 No．4 基于模糊神经网络的凝汽器真空故障诊断方法 梁 华 (神华国华 (北京)电力研究院有限公司，北京，100025) 摘 要：凝汽器作为火电厂重要的辅助设备 ，其运行性能对机组运行安全和汽轮机组循环热效率有很大的影响。本 文采用基于模糊神经网络的故障诊断方法，针对其中的隶属函数选取进行针对性研究。将DCS系统中获取的征兆实 际值，通过模糊隶属度函数进行模糊化处理，代人到训练好的网络中，得出诊断结果。经实际运行结果表明，该方 法能够获得有效的诊断效果。 关t词：模糊神经N~t-；凝汽器；真空；隶属函数 中图分类号：T 文献标识码：A 文章编号：1671-1041(2015)04—0072—05 CondenserVacuumFaultDiagnosisM ethodBased on FuzzyNeuralNetwork LiangHua (Shenhuaguohuaelectricpowerresearchinstitute(Beijing)CO．，LTD，100025，China) Abstract：Asimportantauxiliaryequipmentofthernalpowerplants，theperformanceofcondenserplayagreatroleontheunit safeoperationandsteam turbinecyclethernalefficiency．Inthispaper，faultdiagosisbasedonfuzzyneuralnetworkisused ，andtheselectof membershipfunctionisstudied．Thesignsactualvalueacquiredfrom DCSsystemsisfuzzyprocessedbyfuzzy membershipfunction，substitutedintothetrainednetwork，thentheresultisdisplayed．Thepracticalresultsshow thatthis methodhaseffiectivediagosis． Keywords：fuzzyneuralnetwork；condenser；vacuum；membershipfunctio 0引言 1基于模糊神经网络的凝汽器低真空故障诊断 凝汽器在火电机组运行中具有举足轻重的作用。有资 1．1凝汽器真空故障诊断方法 料表明，真空系统及循环水、凝结水系统发生故障时的非 凝汽器故障诊断的 目的是预测凝汽器的早期故障，并 计划停运时间占火电机组总的非计划停运时间的 17．63％。 安排运行人员及时排除。其基本方法是：收集凝汽器的各 此外，凝汽器作为火电厂重要的辅助设备，其运行性能对 种故障集和征兆集 ，经过大量的真实数据训练形成一个网 汽轮机组循环热效率有很大的影响。例如，一 台200MW 络 ，当监测凝汽器的运行参数出现征兆集 中对应的某些征 机组 ，真空下降 1％ ，引起热耗增加0．029％，少发电约58 兆时，就可以判断为相应的故障 。 kW；而对一台600MW机组 ，真空下降 1％，热耗增加O．05％， 基于模糊神经网络的故障诊断方法中有两个关键问题： 少发 电约306kW。凝汽器部件多，结构复杂，正常运行 一 是专家知识库必须要非常完善，二是模糊隶属度函数的