技术特征：
1.一种锅炉故障诊断方法，其特征在于，包括：通过锅炉的典型故障类型及其对应的监测属性表现确定锅炉的故障集；根据关联规则算法对所述故障集建立故障诊断模型；当检测到锅炉的监测属性值发生异常时，利用所述故障诊断模型来确定锅炉的故障类型。2.根据权利要求1所述的锅炉故障诊断方法，其特征在于，所述通过锅炉的典型故障类型及其对应的监测属性表现确定锅炉的故障集，包括：整理锅炉的监测属性集合；根据专家系统方法或/和故障树方法确定锅炉的故障集，所述故障集包括锅炉的典型故障类型和每种所述故障类型的每个监测属性。3.根据权利要求1所述的锅炉故障诊断方法，其特征在于，所述根据关联规则算法对所述故障集建立故障诊断模型，包括：确定所述故障集中每种故障类型的项集，所述项集包括锅炉的每个故障类型及对应的监测属性集合；根据关联规则算法对所述项集设置最小支持度来确定频繁项集；通过设置最小置信度，由所述频繁项集产生关联规则；根据所述关联规则建立故障诊断模型。4.根据权利要求1-3任一项所述的锅炉故障诊断方法，其特征在于，所述利用所述故障诊断模型来确定锅炉的故障类型，包括：利用所述故障诊断模型遍历全部关联规则，确定故障集中每个故障类型的计算得分；输出计算得分最高的故障类型，作为所述监测属性值的故障诊断结果。5.一种锅炉故障诊断装置，其特征在于，包括：故障集合整理模块，用于通过锅炉的典型故障类型及其对应的监测属性表现确定锅炉的故障集；故障模型建立模块，用于根据关联规则算法对所述故障集建立故障诊断模型；故障诊断模块，用于当检测到锅炉的监测属性值发生异常时，利用所述故障诊断模型来确定锅炉的故障类型。6.根据权利要求5所述的锅炉故障诊断装置，其特征在于，所述故障集合整理模块，包括：属性集合整理单元，用于整理锅炉的监测属性集合；故障集合建立单元，用于根据专家系统方法或/和故障树方法确定锅炉的故障集，所述故障集包括锅炉的典型故障类型和每种所述故障类型的每个监测属性。7.根据权利要求5所述的锅炉故障诊断装置，其特征在于，所述故障模型建立模块，包括：项集确定单元，用于确定所述故障集中每种故障类型的项集，所述项集包括锅炉的每个故障类型及对应的监测属性集合；频繁项集确定单元，用于根据关联规则算法对所述项集设置最小支持度来确定频繁项集；关联规则确定单元，用于通过设置最小置信度，由所述频繁项集产生关联规则；
模型生成单元，用于根据所述关联规则建立故障诊断模型。8.根据权利要求5-7任一项所述的锅炉故障诊断装置，其特征在于，所述故障诊断模块，包括：故障模型诊断单元，用于利用所述故障诊断模型遍历全部关联规则，确定故障集中每个故障类型的计算得分；诊断结果输出单元，用于输出计算得分最高的故障类型，作为所述监测属性值的故障诊断结果。9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。10.一种存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种锅炉故障诊断方法、装置、终端设备和存储介质。其中，所述方法包括：通过锅炉的典型故障类型及其对应的监测属性表现确定锅炉的故障集；根据关联规则算法对所述故障集建立故障诊断模型；当检测到锅炉的监测属性值发生异常时，利用所述故障诊断模型来确定锅炉的故障类型。本发明通过上述锅炉故障诊断方法通过整理锅炉的故障集，利用关联规则算法建立对锅炉的故障诊断模型，实现了对锅炉这类复杂系统中同一监测属性异常下存在多个故障原因的准确诊断。监测属性异常下存在多个故障原因的准确诊断。监测属性异常下存在多个故障原因的准确诊断。
技术研发人员：赵蕾
受保护的技术使用者：新智数字科技有限公司
技术研发日：2020.12.31
技术公布日：2022/7/1