基于神經(jīng)網(wǎng)絡的火電廠生產(chǎn)過程故障診斷專家系統(tǒng)

該系統(tǒng)的故障征兆可由以下可測的工藝參數(shù)表征：澄清池入口溫度、澄清池出口溫度、澄清池入口流量、澄清池入口調(diào)節(jié)門開。度、澄清池出口濁度、澄清池泥渣。將故障征兆進行歸一化處理計算，得到6個[0，1]之間的故障征兆特征值，X=(X1，X2，…，X6)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。

常見的故障有：傳感器斷線故障，F(xiàn)1～F4；調(diào)節(jié)門偏差F5、調(diào)節(jié)門卡死F6、調(diào)節(jié)門滯環(huán)F7、粘調(diào)節(jié)門滯滑動F8、調(diào)節(jié)門漏流F9；出口濁度高F10、入口流量大F11；系統(tǒng)正常用F0表示。共12種故障模式，記為Y=(Y1，Y2，…，Y12)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出。由閥值函數(shù)判定輸出層神經(jīng)元的最終輸出結(jié)果：

隱含層：隱含層的節(jié)點數(shù)和神經(jīng)元數(shù)目選擇，目前理論尚無指導，本系統(tǒng)隱含層選取10個神經(jīng)元。這樣構(gòu)成6-10-12的三層BP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

BP網(wǎng)絡的訓練樣本來自電廠相應故障的累計數(shù)據(jù)。表1列出了故障樣本，其中每個樣本均有6個特征值，選擇足夠多的代表正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的樣本，采用BP算法對6-10-12網(wǎng)絡進行訓練。在系統(tǒng)總誤差為0.01，步長為0.5時，網(wǎng)絡訓練10 000次，或直到滿足性能要求時停止訓練，否則增加訓練次數(shù)。

2.3 仿真

網(wǎng)絡訓練完后，用其他故障樣本進行測試其對應的診斷結(jié)果見表2。神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷推理過程舉例如下：根據(jù)本文故障診斷的特點，防止誤診斷和漏診斷，通過試驗，取φ=0.90，診斷效果最佳。表1中“樣本1”輸入神經(jīng)網(wǎng)絡，對應網(wǎng)絡輸出為表2中的“樣本1”所在行，依次類推。表1中的樣本1對應的網(wǎng)絡輸出值均小于0.90，說明無故障，代表系統(tǒng)正常工作；樣本2對應的網(wǎng)絡輸出，只有Y2>0.90，說明有“F2”故障存在。然后啟動專家系統(tǒng)，對該結(jié)果進行驗證和解釋。測試結(jié)果表明，該網(wǎng)絡對已訓練過的樣本有很好的識別能力。