目前火電廠設(shè)備故障診斷存在的問題
       目前雖然有許多診斷方法和診斷系統(tǒng)應(yīng)用于火電廠設(shè)備的故障診斷，并取得了很好的應(yīng)用效果，但在實際應(yīng)用時也存在著不少的問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。
      1.檢測手段
      故障診斷的推理機制已經(jīng)達到很高的水平，絕緣靴手套耐壓試驗裝置有效的解決了過去的不規(guī)范試驗，提高了工作效率，保障了工作安全，是絕緣靴手套耐壓試驗理想的裝置。但征兆的獲取成為了一個瓶頸，即的問題是檢測手段不能滿足診斷的需要，不能真實地反應(yīng)故障的特征。
     2.復雜的故障機理
     對故障機理的了解是準確診斷故障的前提。目前，對電廠某些設(shè)備的復雜故障，很難從理論上給出解釋，對其機理的了解并不深刻。
     3.人工智能應(yīng)用
     專家系統(tǒng)作為人工智能在電廠主要設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用已獲得成功，但仍有一些關(guān)鍵的人工智能應(yīng)用問題需要解決，主要有知識的表達與獲取、自學習、智能辨識、信息融合等。
     4.診斷方法的單一性
      當前火電廠設(shè)備的故障診斷系統(tǒng)所用的診斷方法有模糊邏輯法、故障樹分析法、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。但是單一的診斷方法往往難以達到期望的診斷效果。
      5.故障定位
     目前的故障診斷系統(tǒng)常常只是進行到故障類型識別這一部分，不能確定故障的具體位置，且對設(shè)備的狀態(tài)進行預測的功能研究不夠。