制粉系統(tǒng)故障診斷研究.pdf

1、制粉系統(tǒng)是火力發(fā)電廠鍋爐機組的重要輔助系統(tǒng),對其進行故障診斷對整個發(fā)電機組穩(wěn)定經(jīng)濟運行有很大作用。為提高制粉系統(tǒng)運行的安全性和可靠性,滿足現(xiàn)代預維修制度自動化的要求,對制粉系統(tǒng)進行狀態(tài)檢測和故障診斷具有十分重要的意義。
　　 本文在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析的基礎(chǔ)上分析了制粉系統(tǒng)的各種典型故障機理和相應故障維修措施,針對以往制粉系統(tǒng)故障診斷研究中條件屬性數(shù)量龐大以及傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習過程收斂速度緩慢、易陷入局部最小、結(jié)構(gòu)難以確定等缺

2、點提出了一種基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的故障診斷算法并圍繞數(shù)據(jù)降噪、基于粗糙集的屬性約簡、基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷三方面展開。
　　 本文首先應用中值濾波與小波分析集成的降噪方法對采集到的數(shù)據(jù)進行降噪處理,通過仿真實驗驗證本文提出的方法優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)降噪法；然后利用基于遺傳算法的粗糙集屬性約簡算法對決策表條件屬性進行屬性約簡以求得到最小約簡屬性集合；最后利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對約簡后的樣本進行網(wǎng)絡(luò)訓練以及故障診斷并與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、R