基于灰色误差神经网络的热电厂燃炉系统故障预测应用研究

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随着自动控制系统的普遍应用以及工业自动化规模的不断壮大,企业对系统运行的可靠性和稳定性提出了越来越高的要求。为了尽量减少甚至避免故障损失,提高各大型设备运行的安全性,对各种异常状态或故障状态做出及时准确的预测与诊断是非常有必要的。故障预测技术是随着维修理念的转变和维修方式的变革而逐步发展起来的新技术,其有效地实现了对故障的主动预防和实时监测,由基于智能系统的故障预测逐步替代了传统的事后诊断,一定程度上为实现设备的安全性和经济性运转提供了可行性。本文深入研究了热电厂锅炉的基本结构、工艺流程及主要安全性
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