【摘 要】本文分析了热能动力设备的常见故障类型以及传统热能动力设备故障诊断与维护方法的局限性，详细阐述了人工智能在热能动力设备故障诊断与预测维护中的具体应用。同时，本文通过系统总体设计以及各层级关键技术的实现，构建了高效、智能的故障诊断与预测维护系统。仿真验证结果表明，该系统能够准确监测设备状态，及时发现并预测故障，为热能动力设备的安全稳定运行提供有力保障。

【关键词】人工智能；热能动力设备；故障诊断；预测维护

引言

随着人工智能技术的迅速发展，特别是机器学习和深度学习算法的不断成熟，热能动力设备的故障诊断与预测维护迎来了新思路和新方法。人工智能技术能够自动从大量的设备运行数据中挖掘出潜在的故障模式和规律，实现对设备故障的智能诊断和预测，从而提前采取维护措施，避免故障的发生或减少故障造成的损失[1]。因此，研究基于人工智能的热能动力设备故障诊断与预测维护具有重要的理论意义和实际应用价值。

一、热能动力设备的常见故障类型分析

（一）泄漏故障

在热能动力设备中，泄漏属于常见的故障类型，其易在管道的连接处、阀门的密封处、设备的壳体等位置出现，致使蒸汽、热水、燃料等流失。这不但会造成资源的浪费，而且会给周边环境带来不利影响。例如，蒸汽泄漏会使能耗增加，同时给环境带来噪声以及热污染。导致泄漏的原因有多种情况，如密封件的老化、安装的不合理、设备受到外力的冲击等。需要注意的是，压力骤然改变或者温度出现较大波动，也会诱发泄漏故障。

（二）磨损故障

在长期使用中，磨损是不可避免的故障之一。磨损主要发生在设备的轴承、齿轮、叶轮等运动部件中。当这些部件在高速或高负载下运行时，它们会与其他部件相互吸引，导致磨损。磨损会改变零件尺寸，降低设备的精度和性能。例如，轴承磨损会增加轴的振动，影响设备的稳定性；车轮磨损则会降低设备的效率。磨损程度与设备的正常运行时间、工作条件、材料质量等有关。

（三）堵塞故障

堵塞在热能动力设备中较为常见，常常发生于管道、过滤器、喷嘴等部位。管道堵塞通常是环境中沉积物或污染物积聚的结果；过滤器堵塞主要发生在过滤器精度不足和整个清洗周期中；喷嘴堵塞通常是污染物和燃料积累的结果。堵塞会影响机架的循环，降低设备的效率，甚至干扰设备的正常运行。堵塞的管道会使流体阻力增大并减少流量，从而影响设备的热量产生和能量传递。

二、传统热能动力设备故障诊断与维护方法的局限性

（一）人工巡检与经验判断的局限性

人工巡检的准确性有限。巡检人员只能凭借肉眼观察、耳听、手摸等方式来判断设备是否存在故障，这种方式很容易受到主观因素的影响。不同的巡检人员会对同一故障现象有不同的判断，而且对于一些隐蔽性较强的故障，如内部管道的微小泄漏、早期的电气故障等，很难通过人工巡检来发现。人工巡检在大型热能动力设备系统中的效率低下，需要耗费大量的时间和人力进行巡检，而且无法实现实时监测。虽然经验丰富的技术人员可以根据以往的经验对故障进行判断，但毕竟存在局限性，不能涵盖所有的故障情况。此外，随着设备技术的不断发展，新的故障类型不断出现，单纯依靠经验判断难以准确诊断故障。

（二）故障诊断技术的局限性

传统的故障诊断方法主要依赖于单一的传感器数据或简单的逻辑判断，导致诊断的准确性和可靠性不高。设备的温度、压力等参数只能反映设备的局部状态，不能全面地反映设备的整体运行情况。这使传统的故障诊断技术对于复杂故障的诊断能力十分有限。当设备出现多故障并发或故障原因不明确的情况时，传统的诊断方法难以准确判断故障的根源。传统的故障诊断技术由于缺乏智能化和自动化，需要人工干预进行数据分析和判断，这不仅效率低下，而且容易出现二次人为故障。

（三）维修方式的局限性

事后维修是在设备发生故障后进行的维修，其虽然可以解决已经出现的故障，但可能会导致设备停机时间较长，影响生产。事后维修根据故障的严重程度不同需要的维修时间和费用也不同，具有较大的不确定性。定期维修则是按照固定的周期进行维修，虽然在一定程度上能够预防故障的发生，但存在过度维护和难以准确预测故障的问题。