蒸汽發(fā)生器故障診斷系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著工業(yè)生產(chǎn)自動化程度的提高，尤其是計算機技術(shù)，自動化技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)，各種工業(yè)設(shè)備功能日趨完善，工作效率得到極大提高。但與此同時設(shè)備結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，這勢必潛在一種危機：即一旦某處發(fā)生故障，將引起鏈鎖反應(yīng)，造成嚴重的甚至是災(zāi)難的后果。油田專用蒸汽發(fā)生器是一種自動化程度較高的蒸汽鍋爐，對其監(jiān)控和檢測的要求非常高，蒸汽發(fā)生器的正常運作和良好的性能直接影響到注汽的質(zhì)量。 蒸汽發(fā)生器的故障診斷中存在的問題有：工程技術(shù)日益發(fā)展，但故障

2、診斷大多依靠人工，缺少自動化的診斷檢驗方法；大量新員工入職，無法短時間內(nèi)繼承原有診斷經(jīng)驗；PLC控制系統(tǒng)不具備自動獲取和存儲專家知識的功能單純采用PLC的故障診斷系統(tǒng)的智能程度是相當有限的。 本文根據(jù)現(xiàn)場實際需求，研究了診斷知識的獲取，診斷知識的表示，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法進行網(wǎng)絡(luò)推理和故障診斷。分析設(shè)計了蒸汽發(fā)生器故障診斷系統(tǒng)，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高了系統(tǒng)的學習能力和容錯能力，利用Leverberg-Marquardt算法提高了網(wǎng)絡(luò)學習