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建立供热采暖炉汽水冲击故障诊断系统的可行性分析上抛丸清理机

时间：2022年10月11日

建立供热采暖炉汽水冲击故障诊断系统的可行性分析(上)

建立供热采暖炉汽水冲击故障诊断系统的可行性分析(上) 2011： 1前言

伴随着工业采暖锅炉向大吨位、复杂化方向发展，其潜在故障率及故障严重程度也有所增加，如何保证锅炉系统采暖期间能在安全条件下长期、稳定、可*运行已成为迫切需要解决的现实课题。对于热水采暖锅炉，影响其安全运行的最主要故障为发生“汽水冲击事故”，据国内锅炉界的专家预测，对于像90吨级这样的大型锅炉，一旦发生汽水冲击事故时，仅*人工采取措施进行事故处理所能利用的时间仅有10分钟左右，在如此短暂的时间内若组织、措施等稍不及时，后果将不堪设想。因此，在锅炉系统正常运行过程中即对其运行状态加以实时监视，对可能的故障进行早期检测、诊断及决策，变事后维修为预知维修[1]，不仅可明显降低事故率，节约维修费用，而且可避免灾难性事故的发生，收到较好的社会及经济效益。近年来，人们对故障诊断技术的重视程度日益提高，对诊断方法的研究也较多。本系统将从防止锅炉发生汽水冲击事故的角度，引入集成神经网络故障诊断策略，着重对诊断模型的组建原则及算法实现进行研究，并通过仿真说明集成神经网络诊断模型的可行性、有效性。

2锅炉汽水冲击故障诊断系统

1)诊断系统总体结构

热水锅炉系统结构较为复杂，既包括锅炉本体，又有大量的辅助运行设备。防止锅炉发生汽水冲击事故的最为关键的监控参数为主循环泵出口压力低限值及锅炉出口水温高限值。

虽然单个神经网络可以实现对多类故障的诊断，但当设备的诊断特征参数增多时，将使网络结构变得过于庞大，训练时间延长，且训练样本间出现矛盾的可能性也随之增加，从而降低了网络的泛化能力及诊断的可*性。因此，为提高诊断精度，减小诊断输出的不确定性，本系统针对锅炉产生汽水冲击现象的两大主要原因，分别采用一个神经网络诊断子系统对相应故障进行初级诊断，再用信息融合网络作出最终故障决策。集成诊断系统网络结构如图1所示，整个故障诊断系统即可独立运行，又可作为锅炉集散计算机监控系统的一个子系统，参与锅炉系统的运行、监测及管理，从而降低锅炉系统运行的事故率。

采用集成故障诊断神经网络，功能上实现了分散诊断、集中融合，结构上采用模块化设计理念，显得层次分明。整个系统具有开放性的特点，当有新的故障出现时，可将其作为新加入的子网络处理，而不影响其他子网络的诊断结果，从而增强了网络的学习能力、扩展能力。在构建集成网络诊断系统过程中，为提高输入信号的有效性，对采集信号用算术平均数字滤波法进行一定的平滑处理。同时为提高诊断的针对性、有效性，采用信息分配网络完成部件级的故障信息定位。采集到的信号经预处理后形成的特征信息中既有信息本身的量值，又有传感器的物理通道号、信息标识符，征兆信息经信息分配网络按信息标识符分类后，分别送给相应的诊断子网络进行诊断。

网络用于在线运行前，要完成以下具体工作：

(1)针对锅炉系统发生汽水冲击故障的现象、征兆，采集用于故障诊断网络的训练样本及测试样本。样本要既包括典型故障样本，又包括系统正常运行样本。

(2)根据故障征兆及故障类型，确定子神经网络的结构。网络的结构直接关系到网络的函数映射能力。

(3)选定有效算法，完成子神经网络及融合神经网络故障诊断系统的训练及测试。

(4)实现人机交互界面，给出诊断结论及维护建议。

整个集成神经网络是一个有机的整体，各诊断子网络既相互独立，又相互配合。经过对相关输入信号的处理、分类，即可实现对锅炉系统运行故障的在线诊断。