目前火電廠設備故障診斷存在的問題
       目前雖然有許多診斷方法和診斷係統應用於火（huǒ）電廠設備的故障診斷，並取得（dé）了很（hěn）好的應用效果，但在（zài）實際應用時也存在著不（bú）少的問題，主要表現在以下幾（jǐ）個方麵。
      1.檢測手（shǒu）段
      故障診斷的推理機製已經達到很高的水平，絕（jué）緣靴手套耐壓試驗裝（zhuāng）置有效的解決（jué）了過去的不規範試驗，提高了工作效率，保（bǎo）障了（le）工作安全，是絕緣靴手套耐壓試（shì）驗（yàn）理（lǐ）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（zhàng）的特征。
     2.複雜的故障機理（lǐ）
     對故（gù）障機理的了解是準確診斷故障（zhàng）的前（qián）提。目前，對電廠某些設備的複雜故障，很（hěn）難（nán）從理論（lùn）上給出解釋，對（duì）其機理的了解並不深（shēn）刻。
     3.人工智能應用（yòng）
     專家係（xì）統作為人工智能在電廠主要設備故障診斷中的應用已獲得成功（gōng），但（dàn）仍有一些（xiē）關鍵的人工智能應用問題需要解決，主要有（yǒu）知識的表達與獲取、自學習、智能辨識、信（xìn）息融合等。
     4.診斷方法的單一性
      當前火（huǒ）電廠設備的故障診斷係統所用的診斷方法有（yǒu）模糊邏輯法、故障樹（shù）分析法、專家（jiā）係統、人工神經網絡等。但是單一的診斷（duàn）方法往往（wǎng）難以達到期望的診斷效果。
      5.故障（zhàng）定位
     目前的故障診斷係統常常隻是進行（háng）到故障（zhàng）類型識別（bié）這一（yī）部分，不（bú）能確（què）定故障的（de）具體位置，且對設備（bèi）的狀態進行（háng）預測的功能研（yán）究不夠。