【摘 要】
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锅炉运行故障诊断是火电厂安全运行的一个重要环节,把面向对象的方法和人工智能技术应用于锅炉故障诊断是该领域一个活跃的发展方向。本课题在广泛查阅国内外有关故障诊断理
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锅炉运行故障诊断是火电厂安全运行的一个重要环节,把面向对象的方法和人工智能技术应用于锅炉故障诊断是该领域一个活跃的发展方向。本课题在广泛查阅国内外有关故障诊断理论、技术和方法的基础上,首先根据火电厂锅炉系统结构、功能及故障特点,并结合锅炉运行特性,提出了锅炉故障诊断系统总体框架。其中在知识库的构建中,采用了基于结构与功能的层次分解模型,并把领域深知识、经验浅知识等有机地结合起来加以利用,同时还集成数据库技术用来表达事实型知识。采用了规则知识表示、模型知识表示、框架知识表示和人工神经网络知识表示等,对故障诊断知识进行了有效的表达。在分析和学习现有故障诊断推理的基础上,设计了深、浅知识混合推理控制机制,同时还拟嵌入人工神经网络诊断推理技术。最后运用面向对象的程序设计语言(VC6.0)和数据库语言 Access 对系统进行了初步开发。
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