华北电力大学北京) (硕士学位论文
断为内容，以建立新的维修体制为目标在各个领域得到了推广和应用。它的作用和效益日趋显著，被许多使用者充分肯定，提高了对设备故障诊断科学化、合理化、系统化、准确化等，大大丰富了人们对故障机理、故障识别与诊断等领域的知识和应用。
诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的一个热点。 从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国许多权威机构，如关国机械工程师学会 ( S B、美国 AM )宇航局 ( A A N S )等都参与了这一领域的研究，投入了大量的资金。不少的高校和企业也都设立了诊断技术研究中心。美国的一些公司，
如Bny H, nf Al t等，们的 et, Sei tn l P c tc a他监测产品上代表了当 i i a基本今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇航、军事、化工等方面具有广泛的应用。其他的一些国家，诊断技术的发展也各有特色，如英国在摩擦诊断方面，丹麦的 B K公司在振声诊断方面，日本在诊断技术应用方面&都各具优势。我国的故障诊断技术的发展始于 7 4年代末，虽起步较晚，但经过追赶
,特别
是近几年的努力，己基本跟上国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面己和国外不相上下。目前，我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。如西安交通大学的“大型旋转机械计算机状态监测与故障诊断系
统”,哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年的研究，研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”“,风机工作状态监测诊断系统“,取得了可喜的成果。综观我国的设备故障诊断技术现状，其应用范围集中在化工、电力、冶金等行业，科研则主要集中在高校进行，如西安交通大学、
华中理工大学、清华大学、上海交通大学、东北大学、哈尔滨工程大学、东南大学等都成立了颇具实力的诊断工程中心。目前，全国性的设备故障诊断会议经常举办，
各种国际会议也举办过数次。这对我国的诊断技术的发展必将起到巨大的推动作用。
综上所述，对发电设备的故障诊断理论进行研究，特别是基于人工智能的诊断
方法及其在发电设备故障诊断中应用的研究，是一个处于起步阶段的具有理论和现实意义的课题。
13故障诊断过程 .设备故障诊断过程就是鉴别机器的状态是否正常，发现和确定故障的部位和性 质，预报故障趋势并提出相应的对策。设备的状态监测和故障诊断是随着现代化技术、经济高速发展而出现的一门新型技术学科，其目的在于提高机器的可靠性，延长使用寿命，降低设备全寿命周期费用。设备故障诊断是多学科交叉的实用性技术，它包括以下四个环节：