基于可信規(guī)則庫的汽輪發(fā)電機組故障診斷專家系統(tǒng).pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的迅速發(fā)展，大批先進(jìn)的超臨界和超超臨界大型汽輪發(fā)電機組相繼投入運行，既保障了人們的生產(chǎn)生活，又滿足了節(jié)能降耗的要求。但是隨著機組向大容量、高參數(shù)和環(huán)保型方向發(fā)展，機組結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜、軸系跨數(shù)增多、跨度增大，機組運行中必將出現(xiàn)更復(fù)雜的故障問題。因此，研究汽輪發(fā)電機組故障原因和故障征兆之間的關(guān)系，研制汽輪發(fā)電機組智能故障診斷專家系統(tǒng)是發(fā)電設(shè)備故障診斷的一個重要課題。
　　 本論文主要研究的內(nèi)容包括:
　　 (1)研

2、究大型汽輪發(fā)電機組故障征兆的表示方法、故障規(guī)則的表示和提取方法。汽輪機故障征兆的合理表示一直是診斷系統(tǒng)的一個難題，采用診斷參量、模糊隸屬度函數(shù)和可信度三者結(jié)合來描述故障征兆有效的解決了這一問題，提高了故障征兆描述的精確性。針對以往簡單故障規(guī)則表示知識的模糊性和不準(zhǔn)確性問題，采用可信規(guī)則，使得簡單規(guī)則可以量化，提高了規(guī)則的準(zhǔn)確性。本文提出了一種基于概率理論的汽輪機故障規(guī)則提取方法，通過已經(jīng)發(fā)生的故障案例進(jìn)行概率計算，可以得出每種故障征兆發(fā)

3、生時對應(yīng)故障原因的可信度，通過汽輪機常見故障案例測試表明，用此方法計算出的規(guī)則可信度避免了不同專家給出可信度的不一致性，提高了規(guī)則的精度，使故障規(guī)則具有客觀性。
　　 (2)研究汽輪發(fā)電機組故障診斷專家系統(tǒng)的總體設(shè)計。本文采用CLIPS實現(xiàn)專家系統(tǒng)的知識庫開發(fā)，用C#.NET實現(xiàn)專家系統(tǒng)的人機界面，用SQL實現(xiàn)專家系統(tǒng)的后臺數(shù)據(jù)庫開發(fā)，研究了CLIPS嵌入C#混合編程技術(shù)。在專家系統(tǒng)推理方面，針對以往專家系統(tǒng)簡單模式匹配存在診斷