目前火電廠設備故障(zhàng)診斷存在的問題
       目(mù)前(qián)雖然有(yǒu)許多診斷方法和診斷系統應(yīng)用于火電廠設備的故障(zhàng)診斷，并取得了(le)很好的應用效果，但(dàn)在實際應用時(shí)也存(cún)在着不少的問題，主要表現在以下幾個方(fāng)面。
      1.檢測手段
      故障診斷(duàn)的推理機制已(yǐ)經達到很高的水平，絕緣靴手套耐壓試驗裝置有效的解決了過去的不(bú)規範試驗，提高了(le)工(gōng)作效率，保障了工作安全，是(shì)絕緣(yuán)靴手套耐壓試(shì)驗理想(xiǎng)的(de)裝置。但征(zhēng)兆的獲取成為了一個瓶頸，即(jí)的問題是檢測手段不能滿足診斷的需要，不能真實地反(fǎn)應故障的特征。
     2.複(fú)雜的故障機理
     對故障機理的了解是準确診斷故障的前提。目前，對電(diàn)廠某(mǒu)些設備的(de)複雜故障，很難從理論上給出解釋，對其機理的了解并(bìng)不深刻。
     3.人工智能應用
     專家系統作(zuò)為人工智能在電廠主要設備故障(zhàng)診斷中的應用已獲得成(chéng)功，但仍有一些關鍵的人工智能應用問題需要解決，主要有知識的表達與(yǔ)獲取(qǔ)、自學習、智能辨識、信息融合等。
     4.診斷方法(fǎ)的單一性
      當前(qián)火電廠設備的(de)故障診斷系統所用的診斷方(fāng)法有(yǒu)模糊邏輯法、故(gù)障樹分析法、專家系統、人(rén)工神經網絡(luò)等。但是單一的診斷方法往往難以達(dá)到期望的診斷效果。
      5.故障定位
     目前的故(gù)障診(zhěn)斷系統常(cháng)常隻是(shì)進行到故障類型識别(bié)這一部分，不能确定故障的具體位置，且對設備的狀态進行預測的功能研究不夠。