用于通过蒸汽轮机发电的制冷存储单元构成了供应系统的能源。的操作稳定性取决于整个系统的电源。文将知识推理和融合错误模式识别技术相结合，重点研究诊断制冷存储单元产生的蒸汽轮机发电故障的方法。息。术研发提供参考。
于汽轮机发电的冷库设备缺陷的智能诊断是一种系统，分层和标准化的基于计算机的诊断系统。于汽轮机的复杂冷藏系统的故障诊断，它具有很大的优势。
轮机电厂制冷存储单元的故障诊断分为两种模式：在线诊断和在线诊断。线诊断是指在汽轮机运行状态下进行的故障诊断，离线诊断是在汽轮机蓄冷单元停机状态下产生的故障诊断。汽轮机。轮发电机组冷库的智能故障诊断系统可以帮助人们实现监测汽轮机冷库状态的全过程。汽。轮机产生的制冷存储单元故障的智能诊断是基于基于计算机技术，传感技术和动态监测技术的自动化常规诊断技术的发展。能诊断可以将人工智能，对症治疗的推理知识作为基本的诊断技术，形成基于知识的专业知识为基础的知识库，并在此基础上实现对缺陷的智能诊断。轮机冷库。常，冷凝器价格应用于汽轮机冷库的智能故障诊断包括基于分析冗余，信号处理和知识的三种智能诊断方法。于知识的故障诊断方法更适合于汽轮机冷库的复杂性，因为在实践中不可能为诊断对象建立精确的数学模型。程。于知识推理和通过信息融合识别故障形式的原理和方法。识推理和信息融合错误识别技术是指使用信息融合技术合并多传感器数据和其他状态信息手段的能力。了更准确，更完整地理解和描述诊断对象，使系统可以基于错误的知识库进行更正。断和决策，智能诊断技术，使工作人员可以报告有关故障的信息。于知识推理和信息融合的故障诊断技术属于概率论的泛化，但与概率论相比，它的公共原因较弱，冷凝器价格推理过程更为严格，因此它可以更客观，更细致地反映测试系统的不确定性。为不确定性的推理方法，性已经引起了社会的关注。于知识推理和信息融合的故障诊断技术是通过将各种证据融合在同一识别框架上来进行推理，最终形成决策的结果。式识别的推理控制策略。
同的故障模式在各自的诊断模型中列出的每种故障症状中具有不同的反映程度，一旦SVM对与故障相关的模式类别进行了分类，就可以使用不同的故障诊断模型来建立诊断模型。过基于证据的信息融合方法获得的各种症状状况和知识。断特定故障模式的推理。如，对于一类第一频率故障，在线监视故障模式包括三种类型的原始质量不平衡，旋转部件和转子热弯曲。三种故障模式下，将使用轴的振动幅度。动稳定性，轴振动的时域波形，轴向轨迹，振动相变，轴承温度，轴向位移和微分膨胀可以区分并识别它们，然后在合并信息后选择最可信的错误模式。就是结果。选择基于知识的故障诊断系统和信息融合故障识别系统时，将根据故障树设计的故障树对故障树进行智能分析。统。据人脑思维的基本逻辑设计了故障树分析方法。
本逻辑的陈述可以设想如下：如果（a）和（b）以及（c）和…然后（Reason1）。果（X1 = 1）和（R1 = 1）以及（F1 = 1）和（T = 1），则（原因1）。
据中高压气缸的轴向摩擦缺陷的定义表（表1），可以得出：如果（速度太快或预热时间太短）和（膨胀差导致变窄）轴向空间）和（轴的密封和肩部的轴向摩擦力）和（轴向摩擦力）然后（速度太快或预热时间太短，导致膨胀差导致轴向空间变窄）。旦用于蒸汽轮机发电的制冷存储单元使用智能故障诊断来查找故障原因，则根据信号检测位置来查找故障的位置。
障。如，在上述高压缸和中压缸发生故障的情况下，可以根据故障信号检测装置的安装位置来确定故障位置搜索。
作人员还使用缺陷的位置来定义相同的搜索规则表达式，即“屏障模式是轴向运动和静摩擦”和“故障原因是提升速度过大”快速或预热时间太短。 “轴l＃太大”“则”在高压缸轴密封的高压端的故障位置。错误影响和处理措施也可以使用以下表达式： -然后基于系统的知识库提供有关错误匹配效果和处理措施的专业信息，从而为现场人员错误的管理提供参考。
识的推理和通过信息融合识别故障的形式，为汽轮机生产厂冷库故障的诊断提供了良好的应用前景。学技术中国的发电系统为电力的平稳，连续和安全运行提供技术支持。
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