本发明涉及一种电站锅炉诊断专家系统及其故障诊断方法。
背景技术：
目前火电厂运行故障的诊断主要是依赖于运行人员对设备运行过程中一些观测参数的分析,凭借经验解释故障发生的原因,因此,故障诊断的正确与否很大程度上取决于运行人员的经验判断。但有些故障原因是不太直观的,其系统全部监视的参数及状态变量可达数百上千个,要从上千个测量参数、状态变量和报警信息中判断故障发生的位置,可以说是非常困难的事。影响锅炉炉况的因素很多,各因素之间的关系也很复杂,若要准确地描述这些不确定因素是很困难的。目前我们对电站锅炉炉况的判定只能判断锅炉运行是否正常,对于炉况的异常情况无法做进一步的判断。
技术实现要素：
为了克服现有技术存在的上述问题，本发明的目的是提供一种电站锅炉诊断专家系统及其故障诊断方法。
上述的目的通过以下的技术方案实现：
一种电站锅炉诊断专家系统，其组成包括：安装在锅炉机组上采集锅炉参数的dcs数据采集系统模块，所述的dcs数据采集系统模块与实时数据库系统模块连接，所述的实时数据库系统模块与超限报警模块连接，所述的超限报警模块与故障诊断模块连接，所述的故障诊断模块分别与诊断知识数据库模块、故障征兆数据库模块、知识库更新模块、故障预测诊断模块、用户界面模块连接。
所述的电站锅炉诊断专家系统的故障诊断方法，本故障诊断方法包括三个步骤:
（1）确定监视内容、提取系统状态的特征信号数据，通过对特征信号数据的分析获取对象工作状态的信息，并进行特征信号选取；
（2）从所检测到的特征信号中提取故障原因征兆，通过对信号的分析确定各信息对应的状态,作为故障诊断的依据；
（3）根据故障原因征兆诊断故障，根据有关参数的变化发展趋势来作出某些故障的预测，实现基于知识的诊断推理，推理基于推理机进行自动诊断，推理机根据锅炉当前的信息和过去的历史情况,激活知识库中的有关规则，也就是利用专家的经验,按专家思维方式求解问题，推理机的推理过程如下:①读入当前插入事实,与知识库中的间接规则的前提相匹配,并将匹配成功的规则的结论存入数据库中；②将上一步得出的结论作为新的事实与知识库中的直接规则的前提相匹配;③如果数据库中的事实达到一种稳定的状态，即再无新的事实产生时,结束推理过程,输出专家系统的建议或结论。
本发明的有益效果：
1.本发明有效对锅炉机组运行安全状态进行监控，能够实现下列目标：（1）降低故障发生概率；（2）快速诊断锅炉设备故障；（3）提高锅炉设备可靠性/可用性；（4）减少锅炉非计划停机；本发明能够及时地消除引起设备运行不正常的原因。通过专家系统使运行人员作出正确的判断和采取必要的措施。而且可以快速有效地分析事故原因及其需要采取的对策,缩短检修时间,较快发现故障漏潜在的规律和原因,有效地减少故障重复发生的可能性,降低故障发生次数,提高机组可用率。
本电站锅炉诊断专家系统将专家们的理论知识和丰富的生产实践经验积累起来,以信号采集、数据分析为依据,当设备出现异常时,借助于计算机监视及诊断系统能够比较及时准确地自动判断出原因所在,指导运行人员及时排除故障,提高机组运行的安全性和可靠性,有效地防止重大事故的发生,在锅炉事故发生以前或刚出现前兆时,从热力参数的变化得到及时的预报,迅速采取果断措施,预防事故的发生,及时解除隐患,避免不必要的停机，提高电厂经济效益。
本发明电站锅炉诊断专家系统所完成的主要功能包括:①确定故障类型,②找出故障原因;③估价可能后果,④总评诊断的技术状态及其工作能力;⑤提出诊断对象的提议,⑥解释所提议的理由,⑦累积诊断经验,以便提高所提建议的准确性。建立适合电厂的知识库模型、案例分析模型，可以实时分析锅炉主机和辅机设备的运行状态、故障点、故障原因并为运行维护人员提供排除故障的处理办法，从而实现对锅炉设备故障及异常的早期预警和诊断，实现电站锅炉机组高效安全优化运行。
本发明电站锅炉诊断专家系统包括数个专家诊断模块，每个诊断模块包含厂内专家团队根据机组特点设计的诊断算法和模型，可以根据实际情况对诊断模块进行新增、修改。系统根据专家诊断算法，对数据库中的电厂机组运行数据进行分布式数据清洗、挖掘，判断机组状态并预测可能存在的故障隐患，并即时将锅炉机组状态、参数可视化显示到平台前端页面，如果发现机组状态异常或存在隐患，将自动生成诊断报告，提供合理化运行操作建议，以供运行人员参考使用。
附图说明：
附图1是本发明的系统结构示意图。
具体实施方式：
实施例1：
一种电站锅炉诊断专家系统，其组成包括：采集锅炉参数的dcs数据采集系统模块，所述的dcs数据采集系统模块与实时数据库系统模块连接，所述的实时数据库系统模块与超限报警模块连接，所述的超限报警模块与故障诊断模块连接，所述的故障诊断模块分别与诊断知识数据库模块、故障征兆数据库模块、知识库更新模块、故障预测诊断模块、用户界面模块连接。
数据采集系统模块:通过安装在锅炉机组上的传感器采集锅炉的各种参数。
实时数据库系统模块:用于存放锅炉机组各种参数的实时数据及历史数据。它是故障诊断的主要信息来源。
故障征兆数据库模块:用来存放系统推理过程中需要的和运行过程中产生的所有故障征兆事实。
诊断知识数据库模块:用于存放专家的知识以及与诊断有关的知识。
超限报警模块：比较机组运行数据的实际测量值与知识库中的设计值,得出锅炉机组运行状态，并将结果放入故障征兆数据库中，并在进行报警。
故障诊断模块:以征兆事实为依据,利用诊断知识库中的知识,完成对故障的诊断任务,并将诊断结果输出。它主要功能为诊断推理和诊断解释，根据系统的最终判断结果,给出对于特定故障的处理意见。
知识库更新模块:负责管理和维护知识库中的知识,使知识库能不断充实和改进。
故障预测诊断模块:将根据采样信息与经过信号分析后所得到的征兆事实库的信息与诊断知识库中的规则进行比较，然后分析得出可能将发生的事故。
用户界面模块:用于技术人员与诊断系统的交互,完成对知识的组织和更新。
实施例2：
上述电站锅炉诊断专家系统的故障诊断方法，本故障诊断方法包括三个步骤:
（1）确定监视内容、提取系统状态的特征信号数据，这些特征信号数据同系统的状态密切相关,由系统的特征信号数据可以有效地识别出系统的状态,特征信号数据包含的信息量越多,那它对故障诊断的有效价值就越高，这些特征信号数据包括锅炉压力、温度、流量等各种模拟量和开关量数据,通过对特征信号数据的分析获取对象工作状态的信息，并进行特征信号选取；
（2）从所检测到的特征信号中提取故障原因征兆，通过对信号的分析确定各信息对应的状态,作为故障诊断的依据；
（3）根据故障原因征兆诊断故障,这也是诊断过程的核心，根据有关参数的变化发展趋势来作出某些故障的预测，实现基于知识的诊断推理，推理基于推理机进行自动诊断，推理机根据锅炉当前的信息和过去的历史情况,激活知识库中的有关规则，也就是利用专家的经验,按专家思维方式求解问题，推理机的推理过程如下:①读入当前插入事实,与知识库中的间接规则的前提相匹配,并将匹配成功的规则的结论存入数据库中；②将上一步得出的结论作为新的事实与知识库中的直接规则的前提相匹配;③如果数据库中的事实达到一种稳定的状态，即再无新的事实产生时,结束推理过程,输出专家系统的建议或结论。