自动控制系统及其设备是大型火电机组不可缺少的重要组成部分，其性能和可靠性已成为保证火电机组可靠性和经济性的重要因素。随着火电厂控制系统日益大型化和复杂化，故障点也随之增加。除了选用高质量和高可靠性的自动化设备和计算机监控系统，及时发现系统中存在的故障，并采取有效的措施来修复故障，是保证机组连续稳定运行的重要保证。目前火电机组控制系统的检修和维护模式依然依靠以人工为主的点检方式，尚未运用先进的故障诊断技术以及计算机的强大处理能力，这无疑难以实现对控制系统实现状态维修，增强对突发故障的处理能力。本文以火电厂控制系统为研究对象，根据热工过程的特点，着重研究了适用于热工自动控制系统故障诊断的理论和方法，并将这些方法应用于实际的热工控制系统故障检测与诊断的设计中。首先分析了影响热工自动控制系统可靠性的因素以及当前热工过程故障检测与诊断技术的现状，据此提出了热工控制系统故障检测与诊断应包含的任务和内容。针对火电厂这样的大型工业控制过程，提出了具有三层结构的火电厂控制系统故障诊断规划和实现策略，即从单个控制系统部件信息出发的部件诊断层，以控制回路为核心的回路诊断层，以具有相关性的系统和控制回路构成的系统诊断层。该规划构成了火电厂控制系统故障诊断的基本框架。从部件诊断层出发，提出了一种基于部件信号趋势分析的执行器故障诊断新方法。首先以气动执行器为研究对象，探讨了执行器的仿真模型。从信号的角度出发，将气动执行器的信号模型推广到一种广义信号模型。针对执行器的各种典型故障形式，提出了估计死区、增益、偏差、卡死、卡涩等故障的诊断方法。该算法实现简单，物理意义明确，且不需要被控过程的模型，具有很强的工程应用价值。从回路诊断层出发，提出了一种解决全工况运行条件下传感器故障诊断方法。针对热工过程模型的非线性及模型随工况变化的特点，本文采用模糊动态模型进行描述过程动态特性，在此基础上提出了一种基于观测器的鲁棒故障残差产生方法，然后采用遗传算法优化该鲁棒性指标得到故障诊断观测器的优化增益阵和加权阵，并讨论了诊断系统的稳定性。在过热汽温系统传感器故障诊断中的仿真实例表明，该诊断策略对工况的变化有很强的适应能力，同时优化设计后的故障残差能大大增强诊断策略对建模误差等未知输入因素的鲁棒性。从系统诊断层出发，火电厂生产过程中包含大量的具有很强的相关性的过程变量，这种相关性为控制系统的故障诊断提供了宝贵的冗余信息。本文以多元统计理论为基础，深入研究了主元分析方法在热工控制过程故障诊断的理论与应用。通过对火电厂生产过程的运行方式与化工过程的比较，传统的多变量统计过程控制方法华北电力大学博士学位论文并不能直接应用于热工过程的故障诊断。结合热工过程的运行特点，提出了基于离线和在线两种方式的主元检测模型建立方法，给出了用于在线故障检测的算法。另外，从理论上给出了利用主元分析方法进行传感器故障检测行为分析，从而可以定量地把握故障检测的结果。针对传统贡献图分析方法的一些局限性，提出了一种新的传感器故障分离策略。最后基于现场采集的长期历史数据，给出了在锅炉过程传感器故障检测中的应用实例。 针对具体机组控制系统，将基于三层结构的故障诊断设计方案应用于实际的热工控制系统故障诊断系统的实现上，并在某3OOMW机组上进行了初步的应用。