对分式凝汽器典型故障模式及其神经网络诊断

针对大型火电机组广泛采用的对分、表面式凝汽器，结合其结构、性能特点和现场实际情况，确立了便于工程应用的对分式凝汽器典型故障知识库。在此基础上采用ＢＰ神经网络方法实现对分式凝汽器故障诊断。提出一种恒误差修正率控制的网络学习率自适应调整方法，大大缩短了网络训练的收敛时间。诊断实例表明：神经网络诊断方法对凝汽器故障的分离程度高，诊断效果好。