本文選題：燃爐系統(tǒng)　切入點：故障預(yù)測　出處：《青島科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著自動控制系統(tǒng)的普遍應(yīng)用以及工業(yè)自動化規(guī)模的不斷壯大,企業(yè)對系統(tǒng)運行的可靠性和穩(wěn)定性提出了越來越高的要求。為了盡量減少甚至避免故障損失,提高各大型設(shè)備運行的安全性,對各種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)做出及時準確的預(yù)測與診斷是非常有必要的。故障預(yù)測技術(shù)是隨著維修理念的轉(zhuǎn)變和維修方式的變革而逐步發(fā)展起來的新技術(shù),其有效地實現(xiàn)了對故障的主動預(yù)防和實時監(jiān)測,由基于智能系統(tǒng)的故障預(yù)測逐步替代了傳統(tǒng)的事后診斷,一定程度上為實現(xiàn)設(shè)備的安全性和經(jīng)濟性運轉(zhuǎn)提供了可行性。本文深入研究了熱電廠鍋爐的基本結(jié)構(gòu)、工藝流程及主要安全性能指標,在此基礎(chǔ)上建立了鍋爐故障預(yù)測系統(tǒng)知識庫。以4#爐高溫過熱器的壁溫數(shù)值為研究樣本,分別對T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型和多參數(shù)灰色誤差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行MATLAB仿真。實際驗證結(jié)果表明了多變量灰色誤差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型滿足了較高的精度和速度的要求。為了深入研究該模型算法而設(shè)計了故障預(yù)測系統(tǒng),簡潔友好的界面和便捷的操作方式對于實現(xiàn)鍋爐相關(guān)的故障預(yù)測具有一定的積極意義。某電廠的鍋爐控制系統(tǒng)采用的是新華DCS的TisNet-OnXDC800,該系統(tǒng)本身集成了報警技術(shù)。本文深入研究了該套系統(tǒng)的運行機制與組態(tài),為更好的實現(xiàn)對故障的識別與預(yù)測,運用OPC技術(shù)的通訊方式研究了預(yù)測模型和系統(tǒng)的結(jié)合。同時在XCU圖形組態(tài)軟件中研究了多參數(shù)灰色誤差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的合理運用,具有一定的實際意義。
[Abstract]:With the widespread application of automatic control system and the continuous expansion of industrial automation scale, enterprises put forward more and more high requirements for the reliability and stability of system operation. To improve the safety of the operation of large equipment, It is necessary to make timely and accurate prediction and diagnosis of various abnormal or fault states. Fault prediction technology is a new technology developed with the change of maintenance concept and maintenance mode. It effectively realizes the active prevention and real-time monitoring of the fault, and gradually replaces the traditional post diagnosis with the fault prediction based on the intelligent system. To some extent, it provides the feasibility for the safety and economical operation of the equipment. In this paper, the basic structure, process flow and main safety performance indexes of the boiler in the thermal power plant are deeply studied. On this basis, the knowledge base of boiler fault prediction system is established. The T-S fuzzy neural network model and the multi-parameter grey error neural network model are simulated by MATLAB. The results show that the multivariable grey error neural network model can meet the requirements of high precision and speed. In order to deeply study the model algorithm, a fault prediction system is designed, Simple and friendly interface and convenient operation mode have certain positive significance to realize boiler related fault prediction. The boiler control system of a power plant adopts TisNet-OnXDC800 of Xinhua DCS, which integrates alarm technology. In this paper, the operating mechanism and configuration of the system are studied. In order to better realize the fault identification and prediction, the combination of prediction model and system is studied by using the communication mode of OPC technology. At the same time, the rational application of multi-parameter grey error neural network model is studied in the XCU graphic configuration software. Has certain practical significance.
【學位授予單位】：青島科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP183;TM621.2

【參考文獻】

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本文編號：1677662