電站鍋爐實(shí)時(shí)故障診斷研究.pdf

1、電站鍋爐系統(tǒng)復(fù)雜，參數(shù)之間高度耦合，大部分設(shè)備處于高溫高壓的工作環(huán)境中，是火電機(jī)組最不穩(wěn)定的設(shè)備之一。因此，實(shí)時(shí)監(jiān)測電站鍋爐的運(yùn)行參數(shù)，根據(jù)運(yùn)行參數(shù)的異常變化對其進(jìn)行故障診斷，是火電機(jī)組安全生產(chǎn)中十分重要的問題。本文以電站鍋爐為研究對象，根據(jù)生產(chǎn)過程的運(yùn)行方式特點(diǎn)，著重研究了適用于診斷受熱面污染故障的理論和辦法，并將這方法應(yīng)用于受熱面污染故障檢測與診斷(Fault Detection and Diagnosis，F(xiàn)DD)的設(shè)計(jì)中。

2、 基于動(dòng)態(tài)因果模型(Dynamic Causal Model，DCM)的方法足一種結(jié)合定性推理和定量計(jì)算的動(dòng)態(tài)故障珍斷方法，能夠表達(dá)復(fù)雜的因果關(guān)系，包容大規(guī)模潛在信息，具有靈活的推理方式。本文總結(jié)前人有關(guān)DCM故障診斷研究的基礎(chǔ)上，首次將基于DCM方法引入電站鍋爐系統(tǒng)的故障診斷領(lǐng)域。針對DCM方法構(gòu)造的殘差對系統(tǒng)故障的分辨能力不高，而且在診斷推理過程中還需要重構(gòu)故障節(jié)點(diǎn)殘差的局限性，本文對DCM方法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)之后的殘差對故障更加

3、敏感，故障分離時(shí)不需要重構(gòu)故障節(jié)點(diǎn)殘差，因此提高了故障診斷速度，改善了故障分辨能力。 一些復(fù)雜非線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型中，由于存在代數(shù)環(huán)、隱性方程和不可逆方程，通常得不到斛析形式的殘差，但這些系統(tǒng)模型大多都可以通過數(shù)值的方法求解，診斷鍵圖模型(Diagnostic Bond Graph Model，DBGM)提供了生成數(shù)值殘差的方法。本文首次提出，結(jié)合DBGM和DCM方法檢測和診斷復(fù)雜非線性系統(tǒng)故障的思想。利用DBGM生成殘差進(jìn)行故

4、障檢測，當(dāng)檢測到系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，使用DCM的因果結(jié)構(gòu)解釋DBGM方法產(chǎn)生的殘差。結(jié)合兩種方法，增加了診斷過程自動(dòng)化程度，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的定性定量知識(shí)的結(jié)合。 本文結(jié)合DBGM和DCM的方法對某300MW電站鍋爐對流受熱面的污染狀況進(jìn)行診斷。診斷的過程中使用類似模糊控制原理的方法處理熱工參數(shù)的不確定性。診斷結(jié)果表明當(dāng)運(yùn)行工況發(fā)生較大擾動(dòng)和傳感器失效的情況下，仍然可以給出準(zhǔn)確的診斷結(jié)果，并且可以很好解決運(yùn)行參數(shù)之間相互關(guān)聯(lián)的問題。

5、 電站鍋爐爐內(nèi)的燃燒是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)過程，由于很難建立起詳細(xì)的數(shù)學(xué)模型，本文利用徑向基函數(shù)(Radial Basis Function，RBF)網(wǎng)絡(luò)，使用模式識(shí)別的方法確定清潔時(shí)水冷壁局部熱負(fù)荷；通過對膜式水冷壁的溫度場的近似解析解分析，建立起背火側(cè)溫差與水冷壁局部熱負(fù)荷之間的線性關(guān)系；利用灰污系數(shù)比較清潔時(shí)水冷壁局部熱負(fù)荷和實(shí)際局部熱負(fù)荷判斷水冷壁污染狀況。研究結(jié)果表明，該模型計(jì)算速度快，實(shí)時(shí)性好，對爐內(nèi)結(jié)渣診斷結(jié)果準(zhǔn)確。