电厂设备维护系统 设备管理系统
发电厂是技术密集、资产密集型企业，生产自动化水平较高，对资产管理和设备可靠性要求较高，如何有效保障生产设备的正常运转，降低维护成本，如何及时了解并对设备的健康状况作出诊断，一直是电厂设备管理研究的话题。
经过事后维修、预防性计划检修，发展到目前利用人工智能技术、以设备状态为基础、以预测设备状态发展趋势为依据的状态检修。它根据对设备的日常检查、在线状态监测、设备诊断知识库、故障诊断所提供的信息，经过分析处理，判断设备的健康和性能劣化状况及其发展趋势，在设备故障发生前进行有计划地安排检修，有效地提高设备的利用率，降低检修费用。
系统业务模型
人工智能目标是实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。重要的发展趋势之一就是以知识为中心的智能化。能在特定领域内，以人类专家水平去解决该领域内困难问题。其主要特征是它依靠人类专家经验性的规则来分析和解决问题。它是将经验性的知识应用于尚未完全得到理解的领域的一种方法。
在设备管理系统中通过生产实时集成接口实现设备管理与机组状态监测系统的有机连接，能够把生产实时数据及时采集、存储，并显示给各级生产人员进行系统地分析和处理，及设备管理人员的宝贵经验为设备维护管理提供基础数据。
设备管理系统以设备为核心，以设备编码为线索，实现对电厂设备的缺陷管理、检修管理、故障诊断等设备维护活动，对项目的产生、实施到验收全过程管理。系统中的设备信息，不仅有设备基本情况、设备参数等静态信息，还有设备检修记录、设备缺陷历史、设备异动情况、诊断知识库等动态信息，动态信息能够自动收集。
系统基本原理就是首先要根据历史经验情况建立系统知识库，主要有设备相关点的标准、故障现象、可能原因、频谱分析信息库、相关分析信息库等；借助于推理分析单元，调用知识库的有关知识对设备运行实际工况数据进行计算、分析，并进行相应的处理，给出相应的解决方案，在整个过程中，还要不断地从设备管理人员处得到反馈信息及时学习新的知识，并对知识进行转化，及出现的错误进行修改。
这样有效集成利用实时数据、历史经验知识库，辅助设备状态检修，在诊断的过程中不断学习完善扩充知识库，不断加强诊断能力，为公司领导及有关技术人员提供适合管理需要的生产实时信息及辅助决策信息，为机组的健康运行提供有力的保证。
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