燃料系统是电站锅炉的重要组成部分,对其展开故障预测和诊断研究,在保障锅炉安全生产方面具有重要的工程价值。本文以汉川电厂1000MW机组燃料系统为研究对象,以其常发故障的诊断与预测为主要研究内容,所做的工作如下。1)根据给煤机出口堵煤故障发展特性,提出以“出口堵煤过渡”来描述给煤机从正常到出口堵煤故障的中间状态,基于此种特性,采用模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）算法建立给煤机出口堵煤故障识别及预测模型。为了解决FCM算法易陷入局部最优的问题,进一步提高识别精度,本文提出一种改进的模糊C均值（Improved Fuzzy C-Means,IFCM）算法,该算法在FCM算法基础上考虑了特征参数的权重,并增加了“合并类”和“分裂类”的步骤。基于IFCM算法构建模型,并以汉川电厂1000MW机组历史数据对两种模型的识别准确度进行测试。实验结果表明,基于IFCM算法建立的模型的识别准确度更高,可以更好地识别给煤机出口堵煤故障,故本文选取基于IFCM算法构建的模型作为给煤机出口堵煤故障识别及预测模型。2)针对磨煤机断煤故障,基于IFCM算法建立磨煤机断煤故障识别及预测模型。本文根据磨煤机断煤故障特性筛选建模参数并采集汉川电厂1000MW机组历史运行数据,根据前文的实验结果基于IFCM算法建立模型,并对模型识别准确度进行测试。实验结果表明,该模型识别准确度达95.83%,可有效识别出磨煤机断煤过渡状态,达到预测磨煤机断煤故障的目的,这表明IFCM算法具有一定的通用性。3)根据前期所建立的给煤机出口堵煤识别及预测模型和磨煤机断煤识别及预测模型,利用力控监控组态软件和MATLAB设计开发燃料系统运行状态监视系统,包含参数监测、给煤机出口堵煤故障预测、磨煤机断煤故障预测、故障诊断四个模块。其中故障诊断模块是对给煤机出口堵煤预测及磨煤机断煤预测模块的补充,主要实现对燃料系统其他故障的诊断,方便用户线下学习。