1、鍋爐故障預測相關知識
人工智能故障診斷和預測技術是隨著現代科技和經濟的快速發展而出現的壹門新技術。它可以識別設備的狀態是否正常，發現和確定故障的位置和性質並提出相應的對策，從而提高設備運行的可靠性，延長其使用壽命，降低設備的壽命周期成本。利用故障預測技術可以實現故障的早期檢測，預測其未來發展趨勢，便於火電機組及時調整，避免惡性事故的發生，使機組安全可靠運行，同時提高機組的經濟性。
根據預測周期的長短，故障預測可分為三種類型。長期預測，用於制定鍋爐機組的長期檢修計劃和檢修決策，通常需要壹個月以上的時間，預測精度較低。中期預測是預測鍋爐機組在未來很長壹段時間內的狀態，服務於機組的中期檢修計劃和檢修決策，時間壹般在壹周左右，因此預測精度較低。短期預測需要壹天左右的時間來預測鍋爐機組的近期發展，對預測精度要求較高。對於中長期預測，由於精度要求不高，可以考慮采用簡單的預測模型，建立單變量時間序列模型進行預測。對於短期預測來說，要求精度很高，同時由於各種相關因素對當時的狀態值影響很大，所以在短期預測中，除了時間序列本身，還要考慮其他相關因素，這就需要建立預測的多元時間序列模型，以滿足短期預測的精度要求。
2、故障預測的準確性要求
智能故障診斷與預測技術是隨著現代科技和經濟的快速發展而發展起來的壹門新技術。因為它可以識別設備的狀態是否為J-normal，發現並確定故障的位置和性質，並提出相應的對策，提高設備運行的可靠性，延長其使用壽命，降低設備的全壽命周期成本。利用故障預測技術，還可以實現故障的早期檢測，預測其未來發展趨勢，從而及時調整殲-2機組及相關設備，避免惡性事故的發生和擴大，確保安全可靠運行，提高機組運行經濟性。就預測期而言，根據預測期的不同，斷層預測壹般可分為長期預測、中期預測和短期預測。
2.1長期預測
它是對鍋爐機組制定長期檢修計劃和檢修決策的預測，時間壹般在壹個月以上，因此預測的準確性較低。
2.2中期預測
它預測鍋爐機組在未來很長壹段時間內的狀態，為機組的中期維修計劃和維修決策服務。壹般時間在壹周左右，其預測準確率也較低。
2.3短期預測
它預測鍋爐機組的近期發展，壹般需要壹天左右的時間，其預測精度要求較高。對於精度不高的中長期預測，可以考慮采用簡單的預測模型，建立單變量時間序列模型進行預測。對於精度較高的短期預測，各種相關因素對當時的狀態值影響較大。在進行短期預測時，除了時間序列本身之外，還應考慮其他相關因素。因此，有必要建立多變量時間序列模型plow進行預測，以滿足短期預測的精度要求。
3.常見的鍋爐故障預測方法
近年來，許多研究者采用線性回歸分析、時間序列分析、灰色模型預測、專家系統、人工神經網絡等方法來研究鍋爐設備的故障診斷，以探索快速有效的故障診斷和預測方法。常用的預測方法有:
3.1線性回歸分析法
回歸分析是尋找幾個不確定變量之間的數學關系並進行統計推斷的方法。這些關系中最簡單的是線性回歸分析。
3.2時間序列分析方法
時間序列是指按時間順序排列的壹組數據，時間序列分析是指利用參數模型對觀察到的有序隨機數據進行分析處理的壹種數據處理方法。時間序列分析方法主要有曲線擬合、指數平滑、季節模型和線性隨機模型，主要適用於單因素預測。但當鍋爐故障預測是既有確定性趨勢又有壹定隨機性的多因素預測時，需要分離確定性趨勢，計算復雜。同時還需要假設分離殘差的零均值和平穩性，其預測精度不高。
3.3灰色模型預測法
灰色模型預測法是根據灰色系統理論建立預測模型。它是根據系統的普遍發展規律建立壹般的灰色微分方程，然後通過擬合數據序列得到微分方程的系數，從而得到灰色預測模型方程。將灰色系統理論應用於故障預測主要有兩種方法，壹種是基於灰色系統動態方程gm(或dm)的灰色預測模型，另壹種是基於殘差信息數據序列的殘差辨識預測模型。其中，gm預測模型是1階、1個變量的微分方程，常用描述的灰色模型。從數學角度來看，灰色預測的解相當於冪級數的疊加，包含了壹般線性回歸和冪級數回歸的內容，所以灰色預測模型優於壹般線性回歸或指數曲線擬合，也優於確定性時間序列分析。
3.4專家系統
專家系統可以成功地解決壹些專門領域的問題，有很多優勢，但經過多年的實踐，它總是遠遠達不到專家的水平，有時在壹些問題上還不如壹個初學者。分析原因，主要有以下幾個方面:知識獲取的“瓶頸”問題；模擬專家思維過程的單壹推理機制的局限性；系統缺乏自學習能力。
3.5人工神經網絡預測方法
神經網絡故障診斷存在許多問題。它不能很好地利用領域內專家積累的經驗知識，只使用壹些清晰的故障診斷實例，需要壹定數量的樣本進行學習。經過訓練，它最終得到的是壹些閾值矩陣和權重矩陣，而不是像專家經驗知識那樣的邏輯推理產生，因此缺乏解釋診斷結果的能力，不能應用於實時診斷，只能處理歷史數據。
3.6專家系統和人工神經網絡的結合
專家系統與人工神經網絡的結合是目前的研究熱點。由神經網絡和專家系統組成的神經網絡專家系統，可以利用神經網絡大規模並行分布式處理和知識獲取自動化的特點，解決推理能力弱、容錯性差、難以處理大規模問題等知識獲取問題，實現並行聯想和自適應推理，提高系統的智能水平，使系統具有實時處理能力和高穩定性。與傳統的專家系統相比，基於神經網絡的專家系統具有以下優點:具有統壹的內部知識表示，任何知識規則都可以通過學習實例存儲在同壹神經網絡的各個連接權中，便於知識庫的組織和管理，通用性強；知識容量大，可以在壹個小得多的神經網絡中存儲大量的知識；便於自動獲取知識，能適應環境的變化；推理過程是並行的數值計算過程，避免了推理速度慢、效率低的問題。具備聯想、記憶、類比等形象思維能力。，並能在所學知識範圍之外工作；知識表示、存儲和推理是壹體化的，即它們都是由壹個神經網絡來實現的。
結束語
總之，由於大部分工人長期在井下工作，必須洗澡，而且冬天除了取暖，除了能利用電廠余熱的，壹般都離不開蒸汽鍋爐，有的用水暖鍋爐取暖。而且數量還多，很多中型煤礦的鍋爐多達七八臺。因此，保持鍋爐的正常運行，保證生產的正常進行是非常重要的。有必要對鍋爐故障進行預測。
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