故障诊断在电厂中的应用与研究(4)

目 B网应用比广泛。 1[采用B网 络的前， P较文[一 3]】 P络进行凝汽器故障诊断，文〔-[将B网法应用于 4 6 P络方]】汽轮发电机组故障诊断。应用B网进行故障 P络诊断时，一般将诊断对象的征兆作为 B网络的输入， P网络的输出层单元对应诊断 P B对象的故障。用诊断对象的典型故障对神经网络进行训练，诊断时输出层最大值的神经元对应的对象故障即为诊断结果。但由于 B P算法的思想是以期望值与实际值之差的平方和为目标函数求极小，所以对初始值敏感，易使学习过

程陷入局部极小

值。训练本较大收速慢。且；未能分用特定而且样数时敛度而它充利许多领域中专家积累起来的宝贵经验，只利用一些明确的故障诊断事例，而且需要有足够的学习样本，才能保证诊断的可靠性。由于神经网络从故障事例中学到的知识只是一些分

布权重，而不是类似领域专家逻辑思维的产生式规则，因此，诊断推理过程不能够解释，缺乏透明度。 142模糊诊断方法的应用 .模糊数学的处理方法是用精确的数学方法处理过去无法用经典数学来描述的 模糊事物。随着模糊集理论的不断发展及应用的深入，模糊集理论的成果和应用实例己广泛应用于电力系统的众多领域，如机组运行规划、静态暂态稳定控制、负荷控制和预测、电气设备的故障诊断、系统故障定位和诊断等。模糊诊断不需要建立精确的数学模型，适当运用隶属函数和模糊规则，进行模 糊推理就可以实现模糊诊断的智能化。但是，对于复杂的诊断系统，要建立正确的模糊规则和隶属函数是非常困难的，而且需要花费很长的时间。对于更大的模糊规

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强，便于实现知识的自动获取和并行联想推理。 3 )并行性

神经网络是对人脑结构和功能的模拟，但更偏重对结构的模拟。 各种神经元在处理信息时是各自独立的，它们分别接受输入，作用后产生输出。这种并行计算的处理，使得它有可能用于适时快速处理信息，成为下一代智能计算机的基础。神经网络的知识推理是通过神经元之间的相互作用实现的。网络同一层的推理 是并行的，不同层的推理是串行的。由于同层内神经元的数目远大于层数，因此，从总体上来讲，神经网络的推理是并行的，速度快。在神经网络中，允许输入偏离学习样本，只要输入模式接近于某一样本的输入模式，则输出也会接近学习样本的输出模式，这种性质使 A N具有联想记忆能力。在许多领域的故障诊断系统中己 N开始应用，如在化工设备、核反应堆、汽轮机或旋转机械和电动机等领域都取得较好的效果。

4 )非线性。神经网络可有效地实现输入空间到输出空间的非线性映射。寻求输入到输出间的非线性关系模型，是工程界普遍面临的问题，对大部分无模型的非线性系统，神经网络都能很好地模拟。因此，神经网络成为非线性系统研究的重要工具。

目 B网应用比广泛。 1[采用B

网 络的前， P较文[一 3]】 P络进行凝汽器故障诊断，文〔-[将B网法应用于 4 6 P络方]】汽轮发电机组故障诊断。应用B网进行故障 P络诊断时，一般将诊断对象的征兆作为 B网络的输入， P网络的输出层单元对应诊断 P B对象的故障。用诊断对象的典型故障对神经网络进行训练，诊断时输出层最大值的神经元对应的对象故障即为诊断结果。但由于 B P算法的思想是以期望值与实际值之差的平方和为目标函数求极小，所以对初始值敏感，易使学习过程陷入局部极小

值。训练本较大收速慢。且；未能分用特定而且样数时敛度而它充利许多领域中专家积累起来的宝贵经验，只利用一些明确的故障诊断事例，而且需要有足够的学习样本，才能保证诊断的可靠性。由于神经网络从故障事例中学到的知识只是一些分

布权重，而不是类似领域专家逻辑思维的产生式规则，因此，诊断推理过程不能够解释，缺乏透明度。 142模糊诊断方法的应用 .模糊数学的处理方法是用精确的数学方法处理过去无法用经典数学来描述的 模糊事物。随着模糊集理论的不断发展及应用的深入，模糊集理论的成果和应用实例己广泛应用于电力系统的众多领域，如机组运行规划、静态暂态稳定控制、负荷控制和预测、电气设备的故障诊断、系统故障定位和诊断等。模糊诊断不需要建立精确的数学模型，适当运用隶属函数和模糊规则，进行模 糊推理就可以实现模糊诊断的智能化。但是，对于复杂的诊断系统，要建立正确的模糊规则和隶属函数是非常困难的，而且需要花费很长的时间。对于更大的模糊规

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则和隶属函数集合而言，难以找出规则与规则间的关系，也就是说规则有“组合爆炸”现象发生。另外由于系统的复杂性、祸合性，由时域、频域特征空间至故障模式空间的映射关系往往存在着较强的非线性，此时隶属函数形状不规则，只能利用规范的隶属函数形状来加以处理，如用三角形、梯形或直线等规则形状来组合予以近似代替，也就使得非线性系统的诊断结果不够理想。例如在汽轮发电机组振动故障诊断中常常遇到振动过大，振动随负荷增大而发 生明显变换等模糊诊断术语，这些术语是难以用传统的数学方法进行描述。而模糊理论能有效处理人类思维中的不确定和复杂性的准确性，因而很适合汽轮发电

机组这样复杂的非线性故障诊断系统。利用模糊方法处理问题的方法有两种：一类是根据模糊集间的距离和利用模糊关系矩阵，应用模糊模式识别和模糊综合评判方法来进行设备的故障诊断，一般称之为模糊诊断方法：另一类是用模糊聚类分析方法来进行设备的故障诊断，称之为模糊聚类方法。这两种方法在汽轮发电机组故障诊断领域都得到了一定的应用。

模糊诊断方法的应用有很多，文【将模糊模式识别方法用于凝汽器的故障诊 7 1断； s文【运用模糊数学方法，值原则和最大隶属原则向]将阀结合，建立了凝汽器故障诊断模型； 9文1应用模糊关系矩阵来建立汽轮发电 1机组的诊断模型，将故障征兆和故障原因建立在矩阵中，通过输入和输出之间的模糊关系进行诊断。在利用模糊聚类对发电设备进行故障诊断时，由于它不需要对征兆和故障之间的关系有很深的了解，而是依据诊断对象间故障和征兆的特征、亲疏程度和相似性，通过建立模糊相识关系对诊断对象完成故障分类和诊断，因此，模糊聚类分析近几年在发电设备

故障诊断领域中得到了广泛的应用。 1将模糊聚类算法应用于汽轮发电机组转文(] 0子振动故障的诊断研究中，提出了合适的聚类参数，并指出了应优先进行故障诊断的范围，从而时诊断工作量和诊断时间大为减少。

模糊模式识别方法存在的主要间题是如何选取模糊隶属函数，而隶属函数单靠 人工设定存在一定问题。在工程实践中由于完备模糊规则集比较大，会出现不必要的冗余，使诊断过程趋于复杂；而且未考虑低置信度的规则对正确识别故障类别的影响。

目前，为了 克服现有的智能诊断方法的局限性，人们正致力于研究一种更强大的混合智能诊断系统。将神经网络与模糊理论相结合产生的模糊神经网络应用比较广泛。该方法采用模糊方法来处理神经网络的输出以显示最后结果，并且对推理作出解释，而且模糊系统能够给操作人员提供语言量的输出。 1一〔]文【] 1采用模糊神 1 3经网络模型对凝汽器故障进行诊断。有的方法将模糊理论与专家系统相结合， 1]文【 4构成了一个基于模糊分类的专家诊断系统，为汽轮发电机组在线监测和故障诊断提供了一条新的途径。1 4 3专家系统诊断方法的应用 ..

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