锅炉制粉系统故障诊断方法探讨.docx

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1、锅炉制粉系统故障诊断方法探讨摘要：为了使火电厂锅炉制粉系统的可靠性得到提升，在进行现代化的火电厂锅炉管理师相关工作人员需要建立完整的管理体系，并针对其中的常见故障进行综合分析，本文中简单针对故障类型做出了相应的分析，并探讨了对应的优化管理方案，旨在为我国现代化的锅炉制粉系统的生产提供帮助与参考，使我国现代化的火电厂发展质量得到提升。关键词：锅炉制粉系统；故障分析；诊断方法；优化管理措施在火电厂中制粉系统的运行环境相对来说较为恶劣，而制粉系统的生产与工艺流程较为复杂口】，无论是启动还是停止以及在使用过程中的运行状况，必然会对锅炉运行的安全性和经济性产生极大的影响。而其中磨煤机的负荷、给煤量以及通

2、风量等多方面指标出现异常，必然会影响最终的发电效率而引发各种故障，所以相关工作人员在进行管理时需要及时发现故障类型并建立对应的维护体系，实现制粉系统的智能故障诊断，这也是电厂在进行生产时需要工作人员重视并解决的一个重要问题。在现代火电厂运营过程中，智能管理系统是电厂安全生产所需要解决的一个重要问题，而将智能故障诊断方案应用于制粉系统的管理中，能够有助于提高电厂制粉系统的故隙管理效率降低风险事件的发生，使未来火电厂的安全生产得到有效的保障。一、火电厂制粉系统故障征兆与类型1 .常见故障灯罩参数以及选择方法在火电厂煤粉锅炉运行过程中，制粉系统在运行过程中的参数数量较多，运行过程中的参数数量甚至可以

3、达到几十个，在进行管理时这些参数的变化直接反映了锅炉制粉系统的运行状况，所以相关工作人员需要针对这些参数进行细致的选择与分析，如果不在管理时建立良好的管理体系和参数评估标准，不仅会导致故障诊断工作的开展难度增加，同时还会增加设备的运行成本，降低工作人员对于故障的辨识度，所以如何在诸多的参数中选择具有参考价值的故隙征兆参数。是相关工作人员所关注的一个重要问题。选择的故障参数应当能够准确反映制煤系统在运行时的各个故隙特征，实现故障原因的精确判断以及类型的划分。目前制粉系统故障征兆参数所选择的方式通过大量实验以及故障机理对征兆参数进行选择，通过降维方式能够获得最优的故障征兆参数集，工作人员从参数集中

4、的数据进行分析，就能够基本获得对应的仿真结果，而通过这种方式所选择的故隙征兆参数能够进行有效的锅炉制粉系统的精准判断，相关工作人员可在后续的神经网络中建立对应的管理体系和算法，进而保障参数选择的精准性。2 .故障类型与征兆特征锅炉制粉系统故障的有效分类，有助于帮助工作人员针对其中存在的问题形成正确的认知，这对于后续的故障诊断系统设计和人工智能算法的设计来说有十分积极的应用效果，通过对制粉系统中的各种故障参数进行深入分析，则能够使制粉系统故障，按照故隙位置和故障性质等多个方面相结合的方式进行分类，例如第1层按照故障位置可以将其分为磨煤机故障、煤机故障和粗粉分离器阻塞等。而第2层故障又可被细分为设

5、备故障和工艺故隙。设备故隙所指的是制粉设备在运行过程中出现的故隙，而工艺故障则是相关工作人员在进行操作时由于输出可输入出现失衡进而引发的欠载和过载故障，相关工作人员在进行处理时应当建立对应的管理体系，并对故障的特点进行综合分析，能够有助于提高故障管理效率。通过近年来的相关数据研究可以发现，当火电厂的制粉系统在运行过程中出现某一种故隙时，必然也会伴随存在一定的征兆特征，而通过将其进行参数化的设置，能够建立一个完整有效的诊断系统，工作人员可以针对这一特点进行深入研究，了解不同参数在变化时的特点，形成现代化的管理体系与优化方针，保障在参数发生异常变化时，工作人员能够快速作出反应。二、火电厂制粉系统的

6、故障诊断方法1 .专家系统专家系统是近年来我国工业生产中十分常用的一种基于人工智能算法的新型系统，这一系统将专家知识作为依据，再出现故障或者在设备运行时，通过模拟人类专家对故障类型进行推理判断，这一工作的核心在于将参数和知识符号做作为指标进行故隙的推理，所以在进行现代智能化专家系统的建设时，组成包含基于人类专家相关工作的数据库、解释算法和推理算法，将其应用于制粉系统故障诊断中获得了一定的效果。研究人员利用软件建立了基于专家系统算法的神经网络单预测模型，并实现了针对运行参数的有效预测，将结果纳入了状态评价的范畴，并根据磨煤机故障的特点和参数变化，制定了专家系统知识规则，其中主要利用人工智能算法的

7、神经网络，对故障系统的征兆参数应用N步时序预测，设备能够提前获得故障信息，并还能够提出部分的解决方式，供医务人员进行参考。通过这一方式能够丰富状态检测的判断依据使相关工作的开展，更为顺利，由于不同预测参数在使用时存在一定的差异性，所以在进行实际使用时，应当将其进行分类管理，进而保障各个参数能够得到有效的应用，进而降低不同设备在运行时参数出现的变化，对最终的判定结果产生影响。2 .基于神经网络的故障诊断神经网络技术与专家系统对比，不仅能够实现专家系统的基本功能，同时在人工智能算法的技术支持下还具有学习和自适应的推理能力，目前将其应用于制粉系统故障神经算法类型较多，大部分都是通过对热电厂的实时实验

8、数据进行实时监控，建立基于制粉系统的神经网络，能够粗略地对制粉系统的故障进行判断，而在神经网络应用于制粉系统故障诊断时，由于多个故障征兆参数，在选择为特异性参数录入神经网络时，输入量较多，所以神经网络的运行时间较长，一般情况下诊断的效率较低，所以无法满足实时性的要求。所以神经网络算法通常被应用于故障后的总结与分析中。传统的智能算法存在组合爆炸和无限递推以及匹配矛盾等多方不变的问题，而神经网络在应用时具有并行结构以及并行分布计算的特点，有效避开了专家系统知识库构建存在的困难性，但由于神经网络系统在使用时，性能与样本的完备程度有极为密切的关联，如果无法获得大量的制粉系统故障监测数据，则神经网络再进

9、行判断和运行时的时间相对较长并且存在实时性缺乏的问题，所以在未来的神经网络算法的发展中应当积极累积现有的故障数据，并建立对应的神经网络数据资源库，保障诊断工作能够更加快速的进行。火电厂制粉系统在应用时对于火电厂锅炉安全和经济运行会产生极大的影响，相关工作人员应当在实际工作中不断针对制粉系统的故障征兆进行深入研究，建立完整的数据库和管理体系，以保隙锅炉制粉系统的运行质量和安全性。参考文献1刘桂.锅炉制粉系统故障原因分析及处理J.中氮肥,2019,(06):61-63.樊帅,肖军.锅炉制粉系统故障诊断方法人热力发电,2015,44(02):13-17+23.陈义,邹祥杰.600MW机组锅炉制粉系统故障原因分析及处理对策J.华电技术,2014,36(07):21-23+77-78.李永华,杨志军,陶哲,李枝勇,庞开宇.3033th超超临界压力锅炉制粉系统故障分析及改进措施J.发电设备,2009,23(06):433-435.