火电厂燃料皮带跑偏故障的智能诊断与自适应纠偏系统设计

摘要

燃料皮带运输系统是火电厂燃料输送的核心环节，皮带跑偏是最常见且危害性极大的故障，易导致设备损耗、撕裂及系统停机。传统纠偏方式多依赖人工巡检和被动调整，难以及时、精准应对复杂工况下的跑偏问题。本文系统分析了皮带跑偏故障成因及特征，提出集成多源传感、图像识别和深度学习的智能诊断方法，设计了基于智能感知与自适应控制的自动纠偏系统。通过多参数融合与数据驱动模型，实现实时预警和分级识别，系统集成智能执行器与自适应算法，可自动调节纠偏装置，提升纠偏智能化和自主性。工程应用表明，该系统有效降低跑偏事故率，减少设备损耗，提高燃料输送连续性和安全性，为火电厂智能运维和设备升级提供技术支撑。