对于故障诊断工作，这是新时代衍生的新领域和内容。通过分析和观察当前设备的运行状态，明确故障的主要原因，提出相应的应对措施，即故障诊断的所有环节。

一、电厂常用的故障诊断方法分类。

在正常情况下，故障诊断方法的分类可分为两种，即特征提取和状态识别。前者是指在故障诊断过程中分析设备的特点，通过与标准参数的比较完成相应的工作，后者利用信息模型进行比较，通过对当前运行状态的判断完成后续运行状态。

二、基于经验知识的故障诊断。

(1)专家制。

专家系统的存在是通过积累经验形成的故障诊断方法，其本质可以理解为智能程序的应用，其主要结构如下：

（1）数据库。该结构是存储和管理数据容的存储和管理检测过程中获得的数据将通过相关渠道备用到数据库中；

（2）知识库。以因果链为基础的重要系统包含规则的清晰度，也有许多注释，用于比较和检查后续数据；

（3）人机接口。作为连接两者的桥梁，这部分主要是连接，以加强相关人员与系统的关系；

（4）推理设备。通过对知识库内容的应用和经验的分析，对所获得的问题进行相应的诊断和处理；

（5）解释器。对整个故障判断工作进行全面的处理和分析，以完成相应的判断工作。

(2)模糊逻辑。

对于发电设备来说，在故障的早期阶段肯定会有不同程度的迹象。然而，由于其自身的结构组成是复杂和多变的，很难使用迹象来判断最终故障的原因，而这种模糊状态本身可以满足模糊逻辑的计算需求[1]。在本项目中，该诊断方法可以表达不同的故障，并根据不同的特点调整诊断方法，并通过集合的有效应用来完成最终故障总结工作。与其他技术相比，该技术的主要应用实际上集中在模糊矩阵的确定和巩固上。整个过程所需的实验结果数量相对较多，对特征集合的依赖性相对较高。如果计算过程中出现问题，最终结果的准确性将无法得到有效保证，甚至会导致整个逻辑问题和最终诊断结果。

(3)故障树。

故障树是指从宏观角度出发，尽可能选择整体方式进行故障细化，以满足相应的需要。该方法需要特殊事件才能使用，正常人员需要观察和分析整个故障情况，进行后续分析工作，实现一定时间的内容布局，通过因果链的影响进行内容节点分化，找到次要节点再次细分，通过反复细分或获得底部事件，即不能细分节点，找到故障的根本原因[2]。与其他方法相比，该诊断方法更合乎逻辑，操作更简单，其根本是故障树结构的应用，一旦故障树在结构层面出现问题，就会导致整个方法失去其原始作用。因此，在技术应用过程中，相关人员需要明确设备的工作原理。

三、基于数据驱动的故障诊断。

（1）基于信号分析的故障诊断方法。

当水电厂在水电机组运行过程中，经常面临动静摩擦带来的不利影响时，由此产生的故障问题不仅会影响整个系统的运行质量，还会对转子造成严重损坏，导致轴断裂。因此，面对这种情况，相关人员应选择信号分析方法，如小波变换方法，以确保后续工作的顺利进行。但故障诊断方法本身有一定的局限性，应用手段相对单一，难以全面接收设备信号，需要相关人员根据实际情况调整内容，尽量减少异常问题的影响，确保故障诊断方法的有效发展和应用。

（2）基于人工智能的故障诊断方法。

1.人工神经网络。

人工神经网络主要是指利用计算机的学习能力对人脑进行相应的模仿工作，通过高速运行对接收到的数据进行网络分析和计算，以确保后续的学习工作能够顺利进行。故障数据输入后，计算机运行中心自然会明确分析故障的发生情况。这一分析原理与专业系统基本相同。不同之处在于，人工神经网络主要是基于自主学习获取知识。目前，虽然人工神经网络在故障诊断领域具有明显的优势，但仍将受到样本和知识的限制。此外，模型理解难度大，难以更有效地应用该技术。

2.证据理论。

证据理论可以说是基于人工智能的故障诊断方法之一。在实际应用过程中，一般涉及两个不同的方面。一是通过计算典型样本来完成基本信度分配，二是基于证据，利用相关公式完成分配函数的计算，借助故障模式的应用环境达到预期标准。目前，有许多方法可以满足这一要求。通过应用信息技术的综合特性，可以有效提高证据理论方法的可行性和有效性。然而，目前，在数据构建过程中面对基本信度分配。设备机理分析中存在的问题仍将导致该技术无法有效应用，这也是相关企业需要注意的重要内容。

结论

综上所述，对于水电厂来说，在日常运行过程中，如果发电设备出现故障，不及时处理，很可能导致后续工作无法顺利进行，造成不必要的经济损失。随着我国社会的不断发展，发电设备的精度越来越复杂，诊断过程中面临的难度也会增加。在此背景下，传统的诊断方法不仅不能满足诊断的需要，而且会导致诊断错误，从而产生更严重的影响。