熱電聯(lián)產(chǎn)裝置經(jīng)濟(jì)性評價與故障診斷分析模型

王浩

摘要：針對目前實際生產(chǎn)中熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性評價存在的弊端，以及缺乏對設(shè)備故障診斷預(yù)判分析，文章基于生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性與安全性，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析的方法，提出了熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性評價的優(yōu)化或改進(jìn)的方法，并嘗試建立設(shè)備乃至系統(tǒng)的故障診斷分析模型，旨在保證設(shè)備運(yùn)行的安全、高效，減少事故的發(fā)生，以適應(yīng)現(xiàn)代化的工藝、設(shè)備管理。

關(guān)鍵詞：熱電聯(lián)產(chǎn)；裝置經(jīng)濟(jì)性；故障診斷；灰色關(guān)聯(lián)分析

中圖分類號：TKl23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-2374（2014）15-0132-04

現(xiàn)代企業(yè)往往對設(shè)備及系統(tǒng)的安全性、經(jīng)濟(jì)性要求較高，但從目前主要石化企業(yè)來看，分析設(shè)備及系統(tǒng)的安全性、經(jīng)濟(jì)性的方法單一，還有值得探討及優(yōu)化的余地。為了適應(yīng)新企業(yè)的發(fā)展，獲得較大潛在的經(jīng)濟(jì)與社會效益，本文提出優(yōu)化的方法，即灰色關(guān)聯(lián)分析法，選取熱電聯(lián)產(chǎn)裝置的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、故障診斷進(jìn)行分析，以達(dá)到可操作性、可推廣性的目的。

目前，對熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的評價方法相對單一，往往石化企業(yè)運(yùn)用傳統(tǒng)的計算方法，對熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的指標(biāo)進(jìn)行綜合評價，但缺乏足夠的準(zhǔn)確，不利于精細(xì)化的管理。此外，作為石化企業(yè)，不僅僅是力求運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性，往往減少事故的發(fā)生，亦能創(chuàng)造較大效益，這就需要對設(shè)備故障診斷提出預(yù)判及處理，能有效減少汽輪機(jī)停機(jī)。因此，分析汽輪機(jī)的安全性與經(jīng)濟(jì)性的意義重大。

1 經(jīng)濟(jì)性與故障診斷的分析基礎(chǔ)

灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的一個分支。應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法對受多種因素影響的事物和現(xiàn)象，能從整體觀念出發(fā)進(jìn)行綜合評價?；疑到y(tǒng)理論提出了子系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)度分析的概念，能反映不同子系統(tǒng)之間的相對關(guān)聯(lián)度，并充分挖掘出已知信息，因此，灰色關(guān)聯(lián)度分析對于一個系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢提供了量化的度量，非常適合動態(tài)歷程分析。而汽輪機(jī)的運(yùn)行本身就是動態(tài)的過程，其中經(jīng)濟(jì)性與故障診斷分別存在相對判定的指標(biāo)，因此，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，量化這些指標(biāo)，就能達(dá)到經(jīng)濟(jì)性與故障診斷分析的指導(dǎo)意義。

具體的算法如下：

設(shè)定Xm：第m個因素指標(biāo)的向量矩陣；xi（m）：第m個因素指標(biāo)第i個被分析對象的原數(shù)據(jù)。x0'（m）：第m個因素指標(biāo)的參考數(shù)據(jù)。X'：m個因素指標(biāo)參考數(shù)據(jù)的向量矩陣。ξi（m）：第m個因素第i個被評價對象指標(biāo)相關(guān)系數(shù)；εm：各指標(biāo)的權(quán)重。

（1）確定評價指標(biāo)體系，收集關(guān)聯(lián)因素的數(shù)據(jù)矩陣：

（X1，X2…Xm）=

（2）確定關(guān)聯(lián)因素指標(biāo)的參考數(shù)據(jù)列：以Xm的最優(yōu)值作為X'的值，即：

X'=（x0'（1），…x0'（m））

（3）確認(rèn)比較序列與參考序列的絕對差值：

|-|

（4）求最值：

=|-|

|-|

（5）求關(guān)聯(lián)系數(shù)：

式中ρ為分辨系數(shù)，在（0，1）內(nèi)取值，若ρ越小，關(guān)聯(lián)系數(shù)的差異越大，區(qū)分能力越強(qiáng)。但通常ρ取0.5。

（6）計算關(guān)聯(lián)序：

可得評價好壞或等級的數(shù)量指標(biāo)為，

通過關(guān)聯(lián)序得出各對象的評價序列。由此，我們能得到分析對象的量化排序，滿足評比或判定的實際需要。

2 經(jīng)濟(jì)性評價模型

通過引入灰色關(guān)聯(lián)分析的方法，針對傳統(tǒng)熱電聯(lián)產(chǎn)裝置經(jīng)濟(jì)性的評價方法做出改進(jìn)，基于指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的客觀性，降低主觀因素的影響，并考慮新評價方法的實用性，可推廣性。

對于大型石化企業(yè)的熱電聯(lián)產(chǎn)裝置，集團(tuán)公司經(jīng)濟(jì)指標(biāo)考核的項目主要包括供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗、供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗、供電現(xiàn)金操作費(fèi)用、供熱現(xiàn)金操作費(fèi)用、發(fā)電廠用電率、供熱廠用電率、燃油壓減量、單位發(fā)電量取水量、入廠入爐煤熱值差等9項指標(biāo)。本次分析，主要選取六個經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)：供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗、供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗、供電現(xiàn)金操作費(fèi)用、供熱現(xiàn)金操作費(fèi)用、發(fā)電廠用電率、供熱廠用電率。通過分析六大指標(biāo)的定義，找出關(guān)聯(lián)系數(shù)與評價好壞的正、反相關(guān)性。

按各指標(biāo)間的權(quán)重不等同的原則，通過綜合分析熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性，建立評價體系，屬于工藝技術(shù)管理很重要的一部分。

2.1 確定關(guān)聯(lián)因素指標(biāo)的正、反相關(guān)性

（1）供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗：發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤量/廠供電量。故供電標(biāo)煤耗越低，供電成本越低，裝置的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性越好，屬于負(fù)相關(guān)。

（2）供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗：供熱標(biāo)準(zhǔn)煤量/廠對外總供熱量。故供熱標(biāo)準(zhǔn)煤耗越低，裝置的效率越好，裝置的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性越好，屬于負(fù)相關(guān)。

（3）供電現(xiàn)金操作費(fèi)用：（制造成本-固定資產(chǎn)折舊-燃料費(fèi)用）×（1-供熱比）/廠供電量。故供電現(xiàn)金操作費(fèi)用越低，裝置的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性越好，屬于負(fù)

相關(guān)。

（4）供熱現(xiàn)金操作費(fèi)用：（制造成本-固定資產(chǎn)折舊-燃料費(fèi)用）×供熱比/廠對外總供熱量。故供熱現(xiàn)金操作費(fèi)用越低，裝置的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性越好，屬于負(fù)

相關(guān)。

（5）發(fā)電廠用電率：發(fā)電用的廠用電量與發(fā)電機(jī)發(fā)出電量之比。故發(fā)電廠用電率越小，汽輪機(jī)的經(jīng)濟(jì)性越好，屬于負(fù)相關(guān)。

（6）供熱廠用電率：外供單位熱量所消耗的廠用電量。故供熱廠用電率越小，汽輪機(jī)經(jīng)濟(jì)性越好，屬于負(fù)相關(guān)。

2.2 確定關(guān)聯(lián)因素指標(biāo)的數(shù)據(jù)矩陣

通過在茂名石化調(diào)研，得出如下經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，根據(jù)上述表達(dá)式，將矩陣轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)表格，

見表1。

2.3 確定關(guān)聯(lián)因素指標(biāo)的參考數(shù)據(jù)列

以Xm的最優(yōu)值作為X'的值，得出參考數(shù)據(jù)列X'=（299.42，37.14，45.95，5.59，6.39，6.43），由|X0'（m）-Xi（m）|得出數(shù)據(jù)，見表2。

2.4 求最值

=|X0'（m）-Xi（m）|=0

|X0'（m）-Xi（m）|=24

2.5 求關(guān)聯(lián)系數(shù)與關(guān)聯(lián)序列

由，

，且數(shù)值越大經(jīng)濟(jì)性越好，指標(biāo)權(quán)重為

εk=（0.25，0.2，0.05，0.05，0.05，0.05），可得數(shù)據(jù)，見表3。

因此，3月份的經(jīng)濟(jì)性>1月份的經(jīng)濟(jì)性>5月份的經(jīng)濟(jì)性>6月份的經(jīng)濟(jì)性>2月份的經(jīng)濟(jì)性>4月份的經(jīng)濟(jì)性。

3 故障診斷分析模型

根據(jù)中國石化集團(tuán)公司的未來發(fā)展，要打造現(xiàn)代化企業(yè)的管理，不僅僅是創(chuàng)新、創(chuàng)造軟實力，而且對打造硬實力也很重要。那么，現(xiàn)代化的設(shè)備管理則是企業(yè)硬實力的重要領(lǐng)域，而近些年發(fā)展起來的設(shè)備故障診斷技術(shù)則是設(shè)備管理與維護(hù)的重要應(yīng)用，并能及時掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，判定設(shè)備故障產(chǎn)生的部位和原因，很好地降低了發(fā)生事故的風(fēng)險，并預(yù)先指導(dǎo)設(shè)備維修的工作。如果運(yùn)用設(shè)備的故障診斷技術(shù)，將改變目前石化企業(yè)設(shè)備維修管理的被動局面，降低設(shè)備的壽命周期費(fèi)用，同時也能提升設(shè)備的綜合效率，為石化系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)競賽考核提供較好的基礎(chǔ)。

3.1 確定故障的狀態(tài)表征

對于熱電聯(lián)產(chǎn)裝置，汽輪機(jī)組是重要的設(shè)備。對于汽輪機(jī)本體而言，往往振動、輪室壓力、溫度、轉(zhuǎn)速等作為直接的狀態(tài)體現(xiàn)，對于這些狀態(tài)參數(shù)通過仿真、實際運(yùn)行記錄能找出導(dǎo)致故障的特征和原因，構(gòu)建參考數(shù)據(jù)矩陣，形成故障灰色判定的依據(jù)。本文主要從汽輪機(jī)振動的故障診斷出發(fā)，針對中韓石化武漢乙烯熱電聯(lián)產(chǎn)裝置汽輪機(jī)機(jī)組，并根據(jù)相關(guān)教材或文獻(xiàn)，我們能得出汽輪機(jī)振動故障原因及特征見表4。

3.2 確定故障特征的參考序列

在日常運(yùn)行過程中，假定記錄下汽輪機(jī)的振幅數(shù)據(jù)，經(jīng)過無量綱化處理后，則得出參考序列：

X'=（0.00，0.60，0.03，0.00，0.00，0.00）

3.3 求故障診斷結(jié)果的關(guān)聯(lián)系數(shù)

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的算法，得出結(jié)果見表5。

因此，汽輪機(jī)故障的診斷結(jié)果是取樣汽輪機(jī)振幅序列與其關(guān)聯(lián)系數(shù)最大，油膜渦動引起的故障。顯然，初步的故障診斷是準(zhǔn)確的，與頻段的密集分布預(yù)估的結(jié)果是一致的。

4 結(jié)語

通過在茂名、天津石化等先進(jìn)企業(yè)的調(diào)研，思考了石化企業(yè)的經(jīng)濟(jì)性、安全性的技術(shù)與管理的優(yōu)化問題。本文立足于實際生產(chǎn)，提出的裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、設(shè)備故障診斷分析方法具備可操作性與實用性，既可以ExceL表格化，也可以制成軟件。熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的評價方法能提高準(zhǔn)確度，利于工藝的精細(xì)化管理，體現(xiàn)在生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性方面；設(shè)備故障診斷分析方法改變目前石化企業(yè)設(shè)備維修管理的被動局面，降低了發(fā)生事故的風(fēng)險，挖掘了潛在的安全、經(jīng)濟(jì)的價值。不過，對于汽輪機(jī)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、設(shè)備故障診斷分析涉及權(quán)重的問題，有進(jìn)一步優(yōu)化的余地，在今后的生產(chǎn)運(yùn)行過程中可逐步完善。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉思峰，謝乃明.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用（第4

版）[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[2] 廖伯瑜.機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)[M].北京：冶金工業(yè)

出版社，2007.

[3] 虞合濟(jì)，陳長征，張省，周建男.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

智能診斷[M].北京：冶金工業(yè)出版社，2000.

[4] 茂名石化動力廠基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及計算報表.2013.

|X0'（m）-Xi（m）|=24

2.5 求關(guān)聯(lián)系數(shù)與關(guān)聯(lián)序列

由，

，且數(shù)值越大經(jīng)濟(jì)性越好，指標(biāo)權(quán)重為

εk=（0.25，0.2，0.05，0.05，0.05，0.05），可得數(shù)據(jù)，見表3。

因此，3月份的經(jīng)濟(jì)性>1月份的經(jīng)濟(jì)性>5月份的經(jīng)濟(jì)性>6月份的經(jīng)濟(jì)性>2月份的經(jīng)濟(jì)性>4月份的經(jīng)濟(jì)性。

3 故障診斷分析模型

根據(jù)中國石化集團(tuán)公司的未來發(fā)展，要打造現(xiàn)代化企業(yè)的管理，不僅僅是創(chuàng)新、創(chuàng)造軟實力，而且對打造硬實力也很重要。那么，現(xiàn)代化的設(shè)備管理則是企業(yè)硬實力的重要領(lǐng)域，而近些年發(fā)展起來的設(shè)備故障診斷技術(shù)則是設(shè)備管理與維護(hù)的重要應(yīng)用，并能及時掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，判定設(shè)備故障產(chǎn)生的部位和原因，很好地降低了發(fā)生事故的風(fēng)險，并預(yù)先指導(dǎo)設(shè)備維修的工作。如果運(yùn)用設(shè)備的故障診斷技術(shù)，將改變目前石化企業(yè)設(shè)備維修管理的被動局面，降低設(shè)備的壽命周期費(fèi)用，同時也能提升設(shè)備的綜合效率，為石化系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)競賽考核提供較好的基礎(chǔ)。

3.1 確定故障的狀態(tài)表征

對于熱電聯(lián)產(chǎn)裝置，汽輪機(jī)組是重要的設(shè)備。對于汽輪機(jī)本體而言，往往振動、輪室壓力、溫度、轉(zhuǎn)速等作為直接的狀態(tài)體現(xiàn)，對于這些狀態(tài)參數(shù)通過仿真、實際運(yùn)行記錄能找出導(dǎo)致故障的特征和原因，構(gòu)建參考數(shù)據(jù)矩陣，形成故障灰色判定的依據(jù)。本文主要從汽輪機(jī)振動的故障診斷出發(fā)，針對中韓石化武漢乙烯熱電聯(lián)產(chǎn)裝置汽輪機(jī)機(jī)組，并根據(jù)相關(guān)教材或文獻(xiàn)，我們能得出汽輪機(jī)振動故障原因及特征見表4。

3.2 確定故障特征的參考序列

在日常運(yùn)行過程中，假定記錄下汽輪機(jī)的振幅數(shù)據(jù)，經(jīng)過無量綱化處理后，則得出參考序列：

X'=（0.00，0.60，0.03，0.00，0.00，0.00）

3.3 求故障診斷結(jié)果的關(guān)聯(lián)系數(shù)

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的算法，得出結(jié)果見表5。

因此，汽輪機(jī)故障的診斷結(jié)果是取樣汽輪機(jī)振幅序列與其關(guān)聯(lián)系數(shù)最大，油膜渦動引起的故障。顯然，初步的故障診斷是準(zhǔn)確的，與頻段的密集分布預(yù)估的結(jié)果是一致的。

4 結(jié)語

通過在茂名、天津石化等先進(jìn)企業(yè)的調(diào)研，思考了石化企業(yè)的經(jīng)濟(jì)性、安全性的技術(shù)與管理的優(yōu)化問題。本文立足于實際生產(chǎn)，提出的裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、設(shè)備故障診斷分析方法具備可操作性與實用性，既可以ExceL表格化，也可以制成軟件。熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的評價方法能提高準(zhǔn)確度，利于工藝的精細(xì)化管理，體現(xiàn)在生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性方面；設(shè)備故障診斷分析方法改變目前石化企業(yè)設(shè)備維修管理的被動局面，降低了發(fā)生事故的風(fēng)險，挖掘了潛在的安全、經(jīng)濟(jì)的價值。不過，對于汽輪機(jī)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、設(shè)備故障診斷分析涉及權(quán)重的問題，有進(jìn)一步優(yōu)化的余地，在今后的生產(chǎn)運(yùn)行過程中可逐步完善。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉思峰，謝乃明.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用（第4

版）[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[2] 廖伯瑜.機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)[M].北京：冶金工業(yè)

出版社，2007.

[3] 虞合濟(jì)，陳長征，張省，周建男.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

智能診斷[M].北京：冶金工業(yè)出版社，2000.

[4] 茂名石化動力廠基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及計算報表.2013.

|X0'（m）-Xi（m）|=24

2.5 求關(guān)聯(lián)系數(shù)與關(guān)聯(lián)序列

由，

，且數(shù)值越大經(jīng)濟(jì)性越好，指標(biāo)權(quán)重為

εk=（0.25，0.2，0.05，0.05，0.05，0.05），可得數(shù)據(jù)，見表3。

因此，3月份的經(jīng)濟(jì)性>1月份的經(jīng)濟(jì)性>5月份的經(jīng)濟(jì)性>6月份的經(jīng)濟(jì)性>2月份的經(jīng)濟(jì)性>4月份的經(jīng)濟(jì)性。

3 故障診斷分析模型

根據(jù)中國石化集團(tuán)公司的未來發(fā)展，要打造現(xiàn)代化企業(yè)的管理，不僅僅是創(chuàng)新、創(chuàng)造軟實力，而且對打造硬實力也很重要。那么，現(xiàn)代化的設(shè)備管理則是企業(yè)硬實力的重要領(lǐng)域，而近些年發(fā)展起來的設(shè)備故障診斷技術(shù)則是設(shè)備管理與維護(hù)的重要應(yīng)用，并能及時掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，判定設(shè)備故障產(chǎn)生的部位和原因，很好地降低了發(fā)生事故的風(fēng)險，并預(yù)先指導(dǎo)設(shè)備維修的工作。如果運(yùn)用設(shè)備的故障診斷技術(shù)，將改變目前石化企業(yè)設(shè)備維修管理的被動局面，降低設(shè)備的壽命周期費(fèi)用，同時也能提升設(shè)備的綜合效率，為石化系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)競賽考核提供較好的基礎(chǔ)。

3.1 確定故障的狀態(tài)表征

對于熱電聯(lián)產(chǎn)裝置，汽輪機(jī)組是重要的設(shè)備。對于汽輪機(jī)本體而言，往往振動、輪室壓力、溫度、轉(zhuǎn)速等作為直接的狀態(tài)體現(xiàn)，對于這些狀態(tài)參數(shù)通過仿真、實際運(yùn)行記錄能找出導(dǎo)致故障的特征和原因，構(gòu)建參考數(shù)據(jù)矩陣，形成故障灰色判定的依據(jù)。本文主要從汽輪機(jī)振動的故障診斷出發(fā)，針對中韓石化武漢乙烯熱電聯(lián)產(chǎn)裝置汽輪機(jī)機(jī)組，并根據(jù)相關(guān)教材或文獻(xiàn)，我們能得出汽輪機(jī)振動故障原因及特征見表4。

3.2 確定故障特征的參考序列

在日常運(yùn)行過程中，假定記錄下汽輪機(jī)的振幅數(shù)據(jù)，經(jīng)過無量綱化處理后，則得出參考序列：

X'=（0.00，0.60，0.03，0.00，0.00，0.00）

3.3 求故障診斷結(jié)果的關(guān)聯(lián)系數(shù)

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的算法，得出結(jié)果見表5。

因此，汽輪機(jī)故障的診斷結(jié)果是取樣汽輪機(jī)振幅序列與其關(guān)聯(lián)系數(shù)最大，油膜渦動引起的故障。顯然，初步的故障診斷是準(zhǔn)確的，與頻段的密集分布預(yù)估的結(jié)果是一致的。

4 結(jié)語

通過在茂名、天津石化等先進(jìn)企業(yè)的調(diào)研，思考了石化企業(yè)的經(jīng)濟(jì)性、安全性的技術(shù)與管理的優(yōu)化問題。本文立足于實際生產(chǎn)，提出的裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、設(shè)備故障診斷分析方法具備可操作性與實用性，既可以ExceL表格化，也可以制成軟件。熱電聯(lián)產(chǎn)裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的評價方法能提高準(zhǔn)確度，利于工藝的精細(xì)化管理，體現(xiàn)在生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性方面；設(shè)備故障診斷分析方法改變目前石化企業(yè)設(shè)備維修管理的被動局面，降低了發(fā)生事故的風(fēng)險，挖掘了潛在的安全、經(jīng)濟(jì)的價值。不過，對于汽輪機(jī)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性、設(shè)備故障診斷分析涉及權(quán)重的問題，有進(jìn)一步優(yōu)化的余地，在今后的生產(chǎn)運(yùn)行過程中可逐步完善。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉思峰，謝乃明.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用（第4

版）[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[2] 廖伯瑜.機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)[M].北京：冶金工業(yè)

出版社，2007.

[3] 虞合濟(jì)，陳長征，張省，周建男.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

智能診斷[M].北京：冶金工業(yè)出版社，2000.

[4] 茂名石化動力廠基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及計算報表.2013.