2 基于神經網絡技術的專家系統(tǒng)的應用

將基于神經網絡技術的專家系統(tǒng)應用到電廠補給水處理系統(tǒng)中。該系統(tǒng)主要包括預處理、機械處理、一級除鹽和二級除鹽四部分。本文以預處理為例，預處理工藝流程：生水(生水加熱器(二個)→澄清池(三座)→澄清水箱(三臺)→澄清水泵(五臺)，分別至生活消防水系統(tǒng)及鍋爐補給水除鹽系統(tǒng)。生水采用加凝聚劑和助凝劑進行處理。

2.1 神經網絡結構

針對預處理多測點、多故障的特點，該系統(tǒng)采用整體結構分散化與子網絡組合化相結合的神經網絡來完成診斷。一方面，分層后的網絡(見圖2)比原網絡規(guī)模小得多，從而使訓練時間大為減少；另一方面，相互無關的故障與原因之間除去完全沒有必要的權值連接(或令權值=0)減小了規(guī)模，而且由于各故障診斷采用并聯(lián)組合式，具備神經網絡大規(guī)模并行處理的特征，這樣既可以提高診斷速度和準確度，又可同時診斷多個故障。圖2中，故障定位網絡主要完成故障的定位。通過對測試信號的判斷將故障進行分類，其輸出對應第二層的輸入。第二層網絡包括澄清池部分3個子網絡，清水箱部分3個子網絡，每個子網絡均采用三層BP網絡結構。6個子網的結構和工作過程基本相同，以2#澄清池診斷網絡為例，進行仿真研究。

2.2 神經網絡訓練

根據故障機理分析和該領域的專家知識，可以得到2#澄清池系統(tǒng)的故障征兆集、故障原因集。