智能故障诊断系统在火电厂的应用与研究

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时间:2019-05-15

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1、南京工业大学硕士学位论文摘要随着计算机及人工智能的发展为了满足复杂系统的诊断要求诊断技术进入以知识处理为核心信号处理建模处理与知识处理相融合的智能故障诊断阶段智能故障诊断为提高火力发电企业运行的可靠性与安全性提供了一条新的途径本文首先在第1章绪论中对火电厂进行智能故障诊断的必要性做了介绍然后介绍了课题的来源和背景情况并对国内外火电厂诊断技术的发展和研究情况做了概述最后简单介绍了论文的主要工作在第2章中详细介绍了智能故障诊断的研究方法讨论了智能故障诊断系统的发展趋势以及系统的一般结构并重点分析了神经网络专家系统等当前

2、热门的智能故障诊断方法在第3章中介绍了两个相关的软件平台一个是下关电厂虚拟DCS仿真系统另一个为智能故障诊断平台INTEMOR在第4章总体介绍了基于下关电厂虚拟DCS仿真系统的在线故障诊断系统的开发详细介绍了系统的软件结构图重点介绍了知识库的构建和在线操作手册的开发第5章中针对在具体工程项目所遇到的问题详细介绍了对智能故障诊断平台INTEMOR的改进最后采用BP改进算法共轭梯度算法实现凝汽器故障的分类检测仿真结果表明该方法是可行的有效的最后在第6章中对全文做了总结并对系统提出了进一步的修改建议关键词火电厂智能故障诊

3、断INTEMOR知识库凝汽器I南京工业大学硕士学位论文ABSTRACTInordertomeetwiththediagnosisrequirementsofthecomplexsystemthemonitortechnologyturnintotheintelligentfaultdiagnosisphasewhichisfocusonknowledgedisposurecombiningwithsignaldisposurethedisposureofmodelconstructionandtheknowledg

4、edisposurewiththespeedydevelopmentofcomputertechnologyandartificialintelligence.Intelligentfaultdiagnosisprovidesanewwayforenhancedthereliabilityandthesecurityofthermalpowerplants.Firstlythethesistotallyintroducesthenecessityofthermalpowerplantstocarryontheint

5、elligentfaultdiagnosisinchapter1.Thenthesourceandbackgroundofthetaskwerebrieflyintroducedmoreoverthepaperfurthersummarizetheresearchofdiagnosistechnologyinbothdomesticandoverseas.Finallythemostlyworksofthispaperweresimplypresentation.Inchapter2theauthorparticu

6、larlyintroducesthestudymethodsaboutintelligentfaultdiagnosisdiscussesthefurtherprogresstrendsandthecommonstructureoftheintelligentfaultdiagnosissystemandalsointroducesthecurrentpopularmethodsusedinintelligentfaultdiagnosissystem.Inchapter3thereisadetailedintro

7、ductionoftworelatedsoftwaresplatformsoneistheDCSsimulationsystemofXiaGuanthermalpowerplant;theotherisINTEMORwhichistheplatformofintelligentfaultdiagnoses.Inchapter4basedontheDCSsimulationsystemofXiaGuanthermalpowerplantintelligentfaultdiagnosissystemontheplatf

8、ormofINTEMORthepaperparticularlyintroducethesoftwarestructureofsystemandemphasizetheconstructionofknowledgebaseusingexpertsystemandtheresearch&developmentofon-linepredictionmodulea

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