在火电厂中,凝汽器系统作为火电厂热力系统重要的辅助设备之一,起着极为重要的冷凝作用。因此,建立凝汽器系统的故障诊断系统对电厂的经济、安全生产有着重要的现实意义。本文以凝汽器为研究对象,设计了基于主元分析法(PCA)与BP神经网络相结合的故障诊断系统,该系统可以实现对凝汽器系统状态参数的数据采集、数据传输、故障诊断、故障分析和维修决策等功能。文中详细阐述了凝汽器系统的结构原理、常见故障及其征兆,然后设计了凝汽器故障诊断系统。该系统将从电厂EDPF-NT plus集散控制系统采集到的凝汽器的各主要性能参数,以OPC技术为纽带,实现了MATLAB软件与DCS集散控制系统组态软件的数据通信,使得现场的数据通过OPC技术读取到MATLAB软件中的故障诊断系统。DCS所采集到的原始数据经PCA数据预处理和特征提取后,通过BP神经网络故障诊断模型对凝汽器的状态进行诊断,其结果经分析决策后返回到诊断界面,指导维修人员维修。系统运用先进故障诊断技术,可具有很高的可靠性。凝汽器故障诊断系统为凝汽器的良好运行提供了保证,同时也为发电机组的正常运行,以及电厂的安全、经济运行提供了可靠保证。在降低维修费用、延长维修间隔的同时,也使凝汽器的使用寿命大大延长,可增加电厂的经济效益。