在热力发电厂中,送内机起着极为重要的作用.送内机的运行状态对电厂的经济、安全生产有着重要的现实意义.该文工作就是围绕着电厂送风机测试和故障诊断而展开的.首先,对建立送风机故障诊断系统所用的网络模型-自组织特征映射网络Kohonen网络进行了系统的分析.电站热泪盈眶工设备系统复杂而庞大,系统存在严重的非线性随机干扰,所以有些部分无法建立精确的数学模型,这给系统分析带来困难.而该文采用自组织特征映射网络建立故障诊断系统,这种智能故障诊断技术不需要建立的精确的数学模型,能够对给定环境下的诊断对象进行故障识别,从而克服以上的困难.该文系统分析了Kohonen网络模型,从数学角度详细分析了网络基本原理、模型参数的物理意义及其对网络性能的影响.其次,分析了电厂送风机的常见故障和风机系统的特征参数,建立了送风机故障诊断系统故障知识库.故障知识库的建立,需要将专家和现场技术人员的经验知识(即故障与征兆之间的关系)数量化,以适应于网络计算.该文采用模糊计算的方法来实现故障知识的数量化.对每一个特征参数,都根据专家及运行人员的可靠和它在运行过程中的特性,建立了恰当的模糊隶属度函数,计算各特征参数的隶属度,将故障与征兆之间的模糊规则数量比,建立了适用于网络计算的故障知识库.最后,以MATLAB为开发工具,建立了一套送风机故障诊断系统.该故障诊断系统参完成故障知识的预处理、网络训练、故障识别及故障知识库更新等功能.