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基于模糊神经网络的供热循环泵故障诊断系统研究

安艳平  
【摘要】:集中供热正逐渐变成我国北方城市冬日采暖的主要方式,它是一个十分重要而庞大的系统。随着计算机、传感器以及信息处理技术的不断发展,为了提高供热体系的社会效益和经济效益,利用现代化的管理理论、技术以及工具,使用计算机控制、网络技术等对供热系统进行管理、监控、预测和优化调度已经成为了供热技术的时代发展要求。然而,供热循环泵作为供热系统必不可少的重要辅机,大多数热力公司对其故障的判断还停留在操作员的现场巡视和经验等落后的方法上,这严重阻碍了供热系统数字化、智能化的发展进程,鉴于此,本文主要做了以下工作: 分析了供热循环泵常用类型及故障的征兆及其原因,总结出了供热循环泵常见故障的征兆及其原因统计表。 分析了模糊理论、神经网络、BP神经网络以及模糊神经网络的基本理论以及它们的优缺点,可知模糊神经网络可以结合它们的优点而避免缺点,不仅可以像神经网络一样具有学习功能,提高判决的精度,还能够利用语言描述的方法来获取知识,利用启发性知识也非常方便,并且能够追踪推理过程,是一种很好的故障诊断技术。 根据供热循环泵的故障特征及诊断要求并结合模糊神经网络理论,设计出了供热循环泵的故障诊断模型,并以供热循环泵B0S250-600C为例,用MATALB软件编写了基于模糊神经网络的训练程序和仿真程序,仿真结果表明了模糊神经网络的收敛速度比BP神经网络快,并且仿真结果与程序检测数据基本吻合,可以用作供热循环泵的故障诊断模型使用。 简要分析了城镇供热GIS系统开发的重要意义及其所具有的主要功能,确定了本系统开发所用的开发工具,设计了城镇供热GIS系统的程序结构,并进行了简要分析,把GIS系统与供热管网循环水泵故障诊断系统结合,设计了供热循环泵的状态监测和故障诊断的硬件和软件运行流程。


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