用模糊神经网络方法预测煤灰的结渣特性

研究煤灰的结渣特性是预测和诊断电站锅炉炉内结渣故障的第一步。综合应用模糊数学和神经网络的知识构造了一个模糊神经网络模型,用以判别煤灰的结渣特性。该方法是对已有的单一指标判别法和用模糊数学方法进行多个指标判别的改进。计算结果表明,该方法具有诊断速度快、结果准确的特点,为进一步研究煤灰结渣综合判别指标提供了一个新的途径。     

煤粉炉水冷壁结渣故障特征提取

以电站锅炉为对象,研究提取合适的炉内结渣故障特征参数。建立了考虑结渣的膜式水冷壁温度场的计算模型。计算结果表明背火侧鳍端温度受炉内结渣影响显著,并有较好的温度特性曲线,而受其他因素影响较小。因此,提出了以背火侧鳍端温度作为诊断炉内结渣严重程度的故障特征量。文中介绍了所建模型及其与试验数据的比较结果,分析了各个因素对鳍端温度的影响,为解决炉内结渣的诊断提供了一个良好的新途径。     

煤粉炉局部结渣的故障诊断模型

水冷壁结渣是电站燃煤锅炉中的经常性故障,及时估计锅炉的结渣情况对提高锅炉运行的经济性、防止锅炉发生严重事故具有重要的意义。该文分析了可用于诊断该故障的主要特征参数,运用神经网络的方法建立了局部结渣故障诊断模型。计算结果表明,诊断迅速、结果准确。该方法简单,无需昂贵的诊断设备,有广泛的应用前景。     

基于网络的锅炉故障诊断数据支撑平台

为了适应锅炉现场的实际情况,有效地进行诊断系统的开发,设计并建立了一个可以模拟锅炉实际运行的锅炉数据支撑平台。该平台采用网络客户／服务器方式设计,用于创建并维护锅炉系统的各种数据库,包括历史数据库、结构数据库、组态数据库、故障数据库等。平台可对锅炉系统的各种故障以数据的形式模拟、再现,并以数据公告板的方式实现对分布式诊断、协作诊断等高级诊断方法的支持。经过仿真试验,平台能够很好地模拟锅炉现场的实际情况,并能提供故障诊断系统调试所需数据。本数据平台可支持锅炉诊断系统的开发、调试,挂接各种诊断模块并连接锅炉的实际数据后,即形成一个完整的锅炉在线诊断系统。