基于模糊神经网络的火电厂热控系统故障诊断方法

随着火电厂热控系统的复杂性增加,传统的故障诊断方法已难以满足高效、准确的诊断需求。本文提出一种基于模糊神经网络的火电厂热控系统故障诊断方法,旨在通过结合模糊逻辑和神经网络的优势,提高故障诊断的准确性和实时性。模糊神经网络能够处理不确定性和模糊性信息,自适应地学习和优化,实现对热控系统的实时监控和诊断。本文首先介绍了基于模糊神经网络的火电厂热控系统故障诊断的意义,包括提高故障诊断准确性、实现实时监控和诊断以及提升系统维护的效率。然后,分析该方法的特点,如自适应学习和优化、实时性和动态响应。在方法论部分,详细阐述了数据采集与预处理、模糊神经网络建模、故障的诊断与预测以及系统的更新与反馈等关键步骤。