电站锅炉水循环多层BP神经网络故障诊断系统设计与实现OA

为提高电站锅炉水循环系统故障诊断的实时性与准确性,本文以某660MW燃煤电站为研究对象,设计了一种基于多层BP神经网络的智能故障诊断系统.通过引入GRU模块增强时序建模能力,结合信息熵特征选择、降噪自编码器和焦点损失函数优化模型结构,构建了具备高鲁棒性和适应性的诊断框架.试验结果表明,该系统在实际运行中对典型故障(如循环泵叶轮磨损、管道局部堵塞等)识别准确率达到95.4%,响应延迟控制在38.7s以内,性能优于传统方法.研究结果验证了多层BP神经网络在复杂工业场景下的应用潜力,为电站设备智能化运维提供了新的技术路径.