基于神经网络的超临界锅炉四管泄漏故障诊断

四管泄漏是电站锅炉的常见故障,不仅导致非正常停炉和经济损失,严重时会危及运行人员的生命安全,深入研究四管泄漏故障规律并采用先进方法对四管泄漏故障类型和位置进行实时诊断具有重要意义;为此,借助火电机组全范围仿真系统,针对不同的协调运行方式,对某600MW超临界机组锅炉四管泄漏故障的规律进行了详细的仿真研究;在此基础上,采用神经网络与征兆缩放技术相结合的智能诊断方法,实现四管泄漏故障的实时诊断;实验结果表明:该方法对不同协调运行方式下程度不同的四管泄漏故障均可得到具有较高故障分离度的正确诊断结果,具有较好的工程实用性。