在日复一日的学习、工作或生活中，大家总免不了要接触或使用成语吧，这次高考家长网为您整理了9篇一叶障目的故事，希望能够对困扰您的问题有一定的启迪作用。
叶障目 篇一
一天，他正在看书，忽然看到书上写着：“如果得到螳螂捕捉知了时用来遮身的那片叶子，就可以把自己的身体隐蔽起来，谁也看不见。”于是他想：“如果我能得到那片叶子，那该多好呀！”
从这天起，他整天在树林里转来转去，寻找螳螂捉知了时藏身的叶子。终于有一天，他看到一只螳螂隐身在一片树叶下捕捉知了，他兴奋极了，猛一下扑上去摘下那片叶子，可是，他太激动了，一不小心那叶子掉在地上，与满地的落叶混在一起。他呆了一会，拿来一只簸箕，把地上的落叶全都收拾起来，带回家去。回到家里他想：“怎样从这么多叶子中拣出可以隐身的叶子呢？
他决心一片一片试验。于是，他举起一片树叶，问他的妻子说：“你能看得见我吗？”“看得见。”他妻子回答。“你能看得见吗？”他又举起一片树叶说。“看得见。”妻子耐心地回答。
他一次次地问，妻子一次次得回答。到后来，他妻子厌烦了，随口答道：“看不见啦！”
书呆子一听乐坏了。他拿了树叶，来到街上，用树叶挡住自己，当着店主的面，伸手取了店里东西就走。 店主惊奇极了，把他抓住，送到官府去。县官觉得很奇怪，居然有人敢在光天化日之下偷东西，便问他究竟是怎么回事，书呆子说了原委，县官不由哈哈大笑，把他放回了家。
叶障目的故事 篇二
Abstract: In the power system, if failure appeared, automatic warning system was adopted to treat power system, and quickly recover it after the accident, by using multi-level sensor information fusion and Bayesian network in power system fault diagnosis method of forecasting processing.
关键词：电力系统；故障诊断；贝叶斯网
Key words: electric power system；fault diagnosis；Bayesian Network
中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2011）23-0149-01
0引言
随着电力系统向高速度、高功率、高可靠性和大型化智能的方向发展，在构件之间及构件内部存在错综复杂、关联耦合相互关系，不确定因素和不确定数据信息充斥其间。当电力系统发生故障诊断而可能会有多种表现，而一种征兆表现又常由多种故障诊断引起。由于电力系统的复杂性和故障诊断原因的多样性，贝叶斯网作为一种不确定性推理方法，具有严格的概率理论基础。
1多层传感器数据融合体系模型
1.1 多层传感器数据融合基本原理多层传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理数据信息一样，它充分利用多个多层传感器资源，对各种多层传感器及其观测数据信息的合理支配与使用，将多层传感器在空间和时间上的互补与冗余数据信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。多层传感器数据融合与信号处理方法之间有本质的差别，其关键在于数据信息融合所处理的多层传感器数据信息具有更复杂的形式在不同的数据信息层次上出现。
1.2 数据信息融合的方法
①随机类方法贝叶斯网推理方法解决了传统推理方法的某些缺点，它把每个多层传感器看做是一个贝叶斯估计控制器，用于每一个目标各自的关联概率分布综合成一个联合后验分布函数，然后随观测值的到来，不断更新假设该联合分布的似然函数，并通过该似然函数的极大或极小值进行数据信息的最后融合。模糊神经推理方法是应用模糊推理理论建立的模糊数据关联算法，尤其是在决策级数据信息融合中起到重要的作用。采用聚类电力系统分析是一种分类算法，它根据事先给定的相似标准，把观测值分为类，也可以分为等级。这对真假目标分类、航迹起始、目标属性判别是十分必要的。熵法用熵概念计算与假设有关的数据信息内容度量值，在对采用经验或主观概率进行备选假设估计的电力系统中有广泛的应用。
②人工智能方法专家电力系统作为人工智能的一个应用分支，在数据信息融合电力系统中广泛的应用。最近几年来人工神经网络技术在多多层传感器数据信息融合研究中得到高度重视。随着人工智能的进步，新多层数据信息融合方法将不断推动数据信息融合技术的发展。
1.3 贝叶斯网参数估计算法模型贝叶斯网参数估计的数据信息融合方法在贝叶斯公式的基础上，由N个多层传感器得到的测量值x1，x2，…，xN，按照算法估计准则函数，从x1，x2，…，xN中估计出状态Y的真实值，从而得到数据信息融合的预测。
设某一时刻被网络训练样本的状态为Y=｛Y1，Y2，…，Ym｝，多层传感器的n个特征数据信息的特征值为X=｛X1，X2，…，Xn｝，则此特征数据信息的预测模型是X=f（Y）+v（1）
其中，f（Y）为X与Y的函数关系；v为随机噪声。该数据信息融合算法是由n个多层传感器得到的测量值X1，X2，…，Xn按照某种估计的准则函数Z （X），从X1，X2，…，Xn中估计出状态Y的真实值。以下为故障诊断电力系统数据信息融合算法中单个多层传感器特征数据信息的估计值计算过程。
至此，多层传感器数据信息融合问题就转化为如何得到状态Y 的后验概率P（Y?ZX）的问题，并找到相应的最大后验估计值。
1.4 多特征数据信息融合贝叶斯网络的故障诊断方法针对电力系统故障诊断特征数据信息不完备性和模糊性的特点，以及故障诊断方法在实际工程应用必须准确性和快速性的条件。提出了多特征数据信息融合和贝叶斯网络相结合的故障诊断方法。该方法利用单振动多层传感器采集的电力系统振动信号提取幅值域和时频域的多个故障诊断特征，运用多层传感器数据信息融合的广义定义将来自单多层传感器的多个故障诊断特征当作来自多个不同多层传感器的多源数据信息。
1.5 增加特征数据信息的多模式故障诊断由于单从时频域角度提取的特征数据信息存在明显的不完备性，导致第二次电力系统分析的诊断预测过低，而电力系统分析增加了幅值域特征来提高特征数据信息的完备性。采用第二次电力系统分析同样的电力系统分析条件，首先对采集的振动信号利用db5小波进行三层电力系统分析阈值消噪处理。然后从消噪后的振动信号中提取小波包分解的时频域和幅值域网参数特征数据信息，将这些数据信息当作来自多个多层传感器的多源数据信息，通过贝叶斯网参数估计算法将多源数据信息进行有效的融合。
参考文献：
叶障目 篇三
反义词：洞若观火
释义：比喻被局部或暂时的现象所迷惑，不能认清全部的或根本的问题。
春秋时期，楚国有个书呆子，家里很穷。有一天，他在《淮南子》上看到这么一个故事：用螳螂捕蝉时遮挡身体的树叶来遮挡自己，别人就看不到自己了。
于是，他整天坐在树下，等着螳螂捕蝉。一天，他终于看到一只螳螂藏在一片树叶后面伺机捕蝉。他高兴极了，刚想去摘那片叶子，不料叶子掉了下来，和地上很多落叶混在一起。他只好把那些落叶都拾回家，然后一片一片地拿起来遮在眼前，问妻子：“你看得见我吗？”妻子说：“看得见。”他就再换一片叶子，妻子仍然说：“看得见。”他一次又一次地问，终于妻子不耐烦了，对他说：“看不见了。”
听了这话，他高兴极了，拿着这片叶子奔到集市上，用叶子遮住眼睛，伸手就去拿人家的东西，结果被当场抓住。当人们弄清原委后，都笑他：“真是一叶障目，不见泰山啊。”
一点即通
一片叶子挡在眼前会让人看不到外面的广阔世界。同样，一件眼前的事也可能阻挡住思维，使我们不能全盘思考问题。要尽量避免这样的事情发生哦。
哈哈快餐店•漫声漫语
囊萤夜读
林楚
囊萤夜读，是古代读书人的苦读之法，现代人若是为省电费也想读书，用这个方法不知道还可以不可以？
1. 唉，家里太穷没钱买灯，晚上想看书也看不见……
2. 啊！萤火虫！有办法了……
3. 抓一堆萤火虫，我就有光可以看书啦！
4. 你不知道萤火虫已经受到昆虫保护法保护了吗？这是你的罚单……
病人差劲
林楚
感悟：死搬书本，不会活用，学的知识再多也没用处。
1. 胡图先生开了家诊所，找他看病的人很多，但他从没治好过一个人。
2. 一位病人很奇怪，问：“你的医术太差了，为什么病人吃了你开的药总是无效呢？”
叶障目的故事 篇四
关键词：拓扑；SNMP；轮询；生成树
中图分类号：TP393.07
当前，互联网在我国发展非常迅猛，人们习惯于利用网络管理系统（NMS）来管理各种intranet，如城域网、园区网、校园网、企业网等。国际标准化组织（ISO）在其提出的网络管理框架（ISO74984）中把网络管理功能分为五大部分：配置管理、性能管理、故障管理、安全管理、计费管理。NMS系统的高效与否主要取决于其以网络拓扑图为操作核心的管理子系统和以故障侦测为核心的故障管理子系统。对于网络拓扑的生成，主要研究网络节点间的关系和布局的问题，对于网络故障管理，主要研究的是如何快速、准确的获知故障节点并触发告警的问题。本文针对传统网络故障管理所采用的全部节点轮询的做法的盲点，提出一种基于网络节点拓扑关系的策略轮询算法，它借鉴拓扑图自动布局的相关算法，将所管理的网络节点分成两组，一组为关键节点组，一组为叶子节点组。关键节点组的每个节点出现故障都会影响到普通组中的网络节点，在故障管理轮询时先进行关键组的轮询工作，一旦发现关键组中的某个网络节点故障，则可同时对其所影响到的普通组内的网络节点触发故障报警而不需要再去轮询，这样既可以大幅度的提高轮询效率，提高故障管理的时效性，又能最大限度的节约轮询所占的网络资源、避免重报、误报率。该算法比较适合中大型园区网的故障告警管理。
1 故障检测算法的研究现状
从被管理设备中收集数据的方式有两种：一种是主动轮询（polling-only），另一种是基于中断（interrupt-based）自陷方式。由于当有异常事件发生时这种基于中断的自陷方式需要系统资源，如果自陷必须转发大量的信息，那么被管理设备可能不得不消耗更多的时间和系统资源来产生自陷，从而影响了它执行主要的网络管理的功能，尤其是当几个同类型的自陷事件接连发生，大量网络带宽可能将被相同的信息所占用，例如当网络发生网络拥挤问题的时候，因此，通常网管系统都采用通过管理站，从被管设备主动轮询收集数据来监视被管设备状态，根据故障管理轮询的时间间隔，传统轮询算法大致分为两大类：固定时间间隔的常规轮询和可变时间间隔的动态轮询。固定时间间隔轮询算法主要研究的是在固定时长的情况下如何提高轮询效率，比较有代表的有：基于广播SNMP并行轮询算法、采用嵌入马尔可夫链和概率母函数的轮询算法和移动轮询算法；动态轮询算法主要研究的方向是根据监控设备的某些工作状态通过动态调整轮询时间间隔的方法来实现提高轮询效率，其中有代表性的算法有：根据网络设备性能参数值的变化动态调节轮询间隔时间的智能轮询算法、根据 SNMP轮询和事件通知获得的网络状态数据，通过预测发生告警的可能性来动态调整轮询间隔的动态算法和根据故障征兆参数值的时间属性，使用离散傅立叶变换将参数值分解为不同频率的正弦函数，进而根据系统预先设定的各参数故障告警阈值，决定使用分解得到的最大或最小频率作为轮询间隔的动态算法。
2 传统故障检测算法的主要问题
不论是常规的等长间隔的算法，还是利用监控对象的某些参数来动态调整轮询间隔的动态，轮询算法都是把所监控对象作为同一平面层次的对象进行考察的，而实际上被监控的网络结构千差万别，其监控的节点相互之间的拓扑关系往往是相互影响的，实际情况常常会出现其中某一关键设备故障，从而影响其他一些节点故障的现象，这种现象在上述轮询算法中都会造成故障误报和浪费资源。
3 算法描述
本算法正是基于传统轮询算法对这一现象的盲点，提出了将所监控的网络节点按照节点间的相互关系层次化，将自身健康与否能直接影响到其他节点正常工作的节点称之为关键节点，其他出现故障不会影响到别的节点的节点称之为叶子节点，在设计轮询算法时，按照先轮询关键节点后轮询叶子节点的顺序进行轮询，当发现某个关键节点出现故障时，根据该关键节点和叶子节点的关系就可以直接跳过对该关键节点所影响的叶子节点的轮询，这样既能大幅提高故障发现的效率，又能最大限度的减少轮询所占用的系统资源，当然还有助于网管人员分析解决问题。
4 算法实现
4.1 算法思想
本算法假定已经存在所管理域内的网络设备信息，并假定网管系统为基于Internet的IP网管，系统中的IP节点是唯一的。具体算法设计实现：
（1）假设已有网络管理系统中的所有管理节点全集合U；
（2）首先要找出所管理域内的关键点集合K，以及叶子节点集合T，满足K∪T=U；关键点的选择可以根据多重条件来自定义，比如，网关IP、路由器环回地址IP，以及路由接口IP等。本算法考虑使用网关IP和路由器环回地址IP作为关键节点的选择标准。标准之间是或的关系，理论上关键点的覆盖面越广、越具有代表性，其算法的效率就越高；
（3）找到关键点集合K中的每个关键点ki以及他们的影响叶子集合A；
（4）上述集合满足：K∪T=U；
（5）故障轮询启动，首先顺序轮询关键点集合K，如果其中某个关键点ki出现故障，且其所影响的叶子中不含有关键点元素，则叶子集合T=T-A，如果关键点间出现相互影响的情形，需要对A和K两个集合进行比对，如果有相同，则需要将这个相同的元素作为关键点处理，直到没有出现相互影响的关键点；
（6）如果ki正常，则继续依次轮询关键点集合K，直到关键点集合K轮询完全；
（7）继续依次轮询T直到此集合的每个叶子节点全部轮询完全；
（8）固定时间间隔，重新启动轮询。
4.2 算法实现
（1）首先初始化网络拓扑结构，对网络拓扑结构进行生成树树遍历，分离出关键节点和叶子节点集合。采用Prim算法来遍历网络拓扑图，将网络拓扑图看成一个无权，无向图，以NMS系统检测点为根节点，求解网络拓扑最小生成树，从而分离出叶子节点集合T和关键点集合K，并满足K∪T=U，U为全部须监控网络节点集合。具体生成树算法不再累述。
图1 典型的网络拓扑结构
（2）轮询遍历关键节点和叶子节点，对于故障节点及时触发报警。其流程如图2所示：
图2 轮询流程图
基本轮询过程描述如下：
for（i=0，i
{对关键节点集合K中的关键节点进行遍历轮询；
If（ki is ok ？）{执行循环体，继续轮询下一个Ki}
Else{
对关键节点ki以及ki的影响节点结合A触发故障报警；
重新赋值关键节点集合K和叶子节点T
K=K-ki-A；//由于关键节点ki的影响节点集合不但包含叶子节点，还可能包含其他关键节点。
T=T-A；//缩小叶子节点集合的轮询范围。
}
for（i=0，i
{If（Ti is ok ？）{next；}
Else {触发报警；}
}
（3）对于关键节点的影响节点集合的确认可以通过以监测节点为原点，叶子节点为目的地址进行traceroute路由跟踪以及读取SNMP路由表项信息分析得出。
4.3 算法分析
此算法从网络拓扑节点间的逻辑关系为出发点，通过将网络拓扑以监控点为根节点做生成树分析，并结合两点之间的路径信息和SNMP库中的路由表信息，找到自身故障不影响其他节点的集合，称之为叶子节点集合，找到自身出现故障同时会影响其他网络节点的节点集合，称之为关键点集合。这样在做故障轮询管理时一旦发现某个节点出现故障，如果该故障节点为关键节点，则对受其影响的节点包括叶子节点和某些关键节点在下次故障轮询时只要此关键节点故障未恢复，则不再轮询，这样就可以大大提高轮询速度，提高故障管理效率，同时也能有效的避免重复报警，有利于管理员把精力放在主要的关键点故障处理上。
4.4 算法仿真测试
上述算法已在BSD系统上通过Perl语言编程实现，并获得了良好的结果，达到了预期的要求。
图3 实验网络拓扑
图3是本文的测试环境，图中1-14是被监测网络节点，包括了路由器、交换机。另外，又分别选择了浙江大学宁波理工学院校园网和宁波市教育科研城域网做了实际环境的部署测试，其测试结果如下：
表1 本算法与传统顺序轮询效率对比表
实验环境 理工校园网 教育城域网
顺序轮询一次时间 60S 300S 600S
本算询一次时间 60S 180S 300S
由该表可以看出该算法对于大型园区网效率提高明显，尤其是对星型拓扑结构的网络故障报警体现的效率最高，在实际测试时，传统轮询在网络状态不稳定比如多处节点故障的情况下效率下降明显，而本算法在此种情况下体现出理想的快速高效。但是在环形较多的复杂网络环境下有一定的误报率，主要是需要进一步提高分析核心冗余节点间互相依赖关系的效率。
5 结束语
该算法仅从网络节点间的拓扑关系入手对网络故障报警效率进行了改进，取得了很好的效果，传统故障动态轮询算法已经做了深入研究，比如固定时长的嵌入马尔可夫链和概率母函数的轮询算法以及动态调整轮询间隔动态轮询算法，因此我们下一步的研究工作将放在如何结合传统的故障报警算法以对该算法进行进一步优化。
参考文献：
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叶障目 篇五
变电站；电气主接线；可靠性评估；方案优选；贝叶斯网络
中图分类号：TM63 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）03-0090-01
前言：在电网的整体运作过程中需要将电能进行集中，然后再进行分配，在这个过程当中，变电站是非常重要的一个节点，因此可以说变电站能够安全稳定地运行是非常重要的，而变电站主接线方式的可靠性往往能够在很大程度上影响变电站的运行效果，因此对变电站主接线方式可靠性评估与方案优选是非常重要的。
一、贝叶斯网络法概述
很多数学家和科学家都投入了大量的时间和精力研究贝叶斯理论，Pearl对这些理论进行了梳理和总结，并对目前比较前言的人工智能等专业知识，加以结合，最终提出贝叶斯网络。
与理论研究不同，实际上在现实生活当中，收集得来的数据并不具有一定的规律，很可能是不精确也不确定的，但是想要从这些数据当中进行一些基本的推理，就需要贝叶斯网络。
贝叶斯网络的优势在于对于一些看起来并不精确的原始数据，能够进行变量之间的分析，然后得出各个变量之间的关系，并进行一些不确定性推理。然而在电力系统的评估当中，尤其是变电站主接线方式可靠性的评估过程中，需要贝叶斯网络这种理论模型，而且在应用的过程中，也展现了贝叶斯网络的独特优势。
贝叶斯网络双向推理计算实际上有两种算法，一种算法是精确算法，随着在计算中不断增加节点数，那么计算量也在不断增加，并且两者呈现一种指数增长的关系，精确计算的具体方法有很多种，团树推理法和桶排除法等等都是精确计算的代表。除了精确的算法之外，还有近似的算法，近似的算法并不追求计算结果的精准，主要想均衡计算量和计算精度之间的关系，结果是近似的结果，但是可以进行实时计算。
二、贝叶斯网络法评估变电站主接线方式可靠性
通过上文的论述对贝叶斯网络法有了基本的认知，下面将主要介绍贝叶斯网络法评估变电站主接线方式的可靠性，主要目标是在主接线方式当中找到可用度最高的，实际上对变电站的主机接线方式进行调查可以发现，主要有两种主接线的方式，本文也主要对这两种方式进行贝叶斯网络法的评估。
为了能够保证后续过程的合理，下面首先进行几点假设。
（一）假设条件
首先对电气元件进行假设，电气元件要么能够正常工作，要么就是出现了故障，但是出现故障的时候是可以修复，进行修复之后就能正常工作，一旦系统发生了故障，那么就会自动退出正常的工作状态。
其次假设更元件如果发生故障不会产生任何的连带反映。当系统发生故障的时候，虽然可能出现二重及其以上的故障，但是假设这些故障不会发生。
（二）电气元件的重要指标说明
对于电气元件来讲，有很多非常重要的指标，因为本文主要考察系统的可靠性，因此主要选择故障率、修复率和可用度三个指标。
隔离开关的可用度是最大的有0.999974，而电源地可用度是最低的0.888888，从修复率的角度来看，母线的修复率最高，高达2920，而电源则是修复率最低的电气元件，只有12，，变压器的故障率是最低的，只有0.03，电源的故障率是最高的，有1.5.
（三）建立系统A和B
建立系统A和B，在建立的过程当中会使用一些等效元件，实际上等效元件就是各个基本电气元件的组合，在A系统当中，先将X1与X2、X6串联起来，然后再将X5、X4和X7连接在另外一条线上，最终两个线之间加上X3即可。
系统B的等效元件示意图，则和系统A的有很大的差别，首先是在最开始的三个等效元件的选择上，选择的是X2、X3和X9，由X2连接X6这是其中的一线，然后再由X3连接上X7，这是第二线，而在两线之间是X4、X10、X8之间的连接，整个系统在运作的过程中由X9导入，两个系统的设计是非常不同的，而利用到的元件也是不一样的。
可以说正是由于两种系统的本身结构并不相同，最终造成的可靠性不同，因此对这两种系统进行贝叶斯网路法的评估。
（四）贝叶斯网络法
对系统A进行贝叶斯网络法的基本评估，在评估的过程当中严格按照试验的规则进行，并不违反上述的三个假设条件，经过工作人员对结果的进行收集，并处理之后，可以得出以下的一个故障概率。
首先在系统A当中，故障概率最高的就是X6和X7，两者的故障概率都高达0.410153，其次是X1和X2，故障概率高达0.27013，因此可以看出实际上X1、X2、X6和X7出现故障的可能性是非常大的，在检修的过程当中也应当优先考虑这四部分，这能过让检修工作开展地更加高效。
其次，除了上述的四个等效元件之外，X3、X4和X5的故障概率都比较低，分别为0.050577、0.050231和0.081212。
在对系统A进行完测试之后，对系统B进行贝叶斯网络法的评估，经过工作人员的收集整理和分析之后，发现系统B的等效元件普遍故障概率都很低，但是只有X9的故障概率最高，高达0.992。实际上可以说明，一旦系统B发生了故障，那么多半情况下是在X9部分，工作人员可以直接到X9部分找原因。
除了X9之外，剩余的等效元件故障的概率都是非常低的，基本上都在0.001以下，因此l生故障的概率很低。
通过对两个系统的贝叶斯网络法的结果进行对比和分析，可以看出来，实际上系统A的可靠性高于系统B，在系统B工作的过程中，X9出故障的概率高达0.992，虽然别的部位可能非常安全，但是几乎可以说是高达1的故障概率，在工作的过程当中是不可取的，而系统A则比较均衡，而且最高的故障概率也只有0.41，这能够保证变电站在一定程度上可以比较安稳可靠的工作。
对于系统B而言，应当尽量提升X9等效元件的性能，可以重新进行设计和规划，降低故障的概率，这样就能够将整体的可靠性有一个比较高的提升。
总结：本文首先介绍了贝叶斯网络法的基本概念，然后介绍了贝叶斯网络法评估变电站主接线可靠性的过程，首先说明了三点假设的条件，保证后续工作的合理性，然后说明了电气元件的重要指标，这一项为后续的计算提供了基本的条件，其次，说明了两种常用的变电站主接线方式，分别介绍了两种系统，随后对两种系统分别进行贝叶斯网络法的说明和计算，最终得出系统A是优选方案。
参考文献
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席~，傅吉悦，郑春姬，刘超。吉林省220kV变电站电气主接线方式及规模分析.吉林电力，2016，05：17-19.
张新强，苏志刚。变电站主接线方式创新设计.山东电力高等专科学校学报，2012，02：23-26.
叶障目的故事 篇六
关键词：风机 振动 影响因素
中图分类号：TS737+.1 文献标识码：A
前言
风机是火电厂中不可少的机械设备，主要有送风机、引风机、一次风机、密封风机和排粉机等，消耗电能约占发电厂发电量的1．5％～3．0％。在火电厂的实际运行中，风机，特别是引风机由于运行条件较恶劣，故障率较高，据有关统计资料，引风机平均每年发生故障为2次，送风机平均每年发生故障为0．4次，从而导致机组非计划停运或减负荷运行。因此，迅速判断风机运行中故障产生的原因，采取得力措施解决是发电厂连续安全运行的保障。风机是火力发电厂中的关键辅机，轴流风机因效率高和能耗低而被广泛采用。
在实际运行中，不少电厂因轴流风机特别是动叶可调轴流风机的可靠性差，频频发生故障，导致电厂非计划停机或减负荷，影响了机组发电量。近几年来，广东地区的几家电厂如珠江电厂4×300MW、南海电厂2×200MW、恒运C厂1×210MW均发生过动叶可调轴流风机断叶片事故，也有在同一电厂反复多次发生，严重影响机组安全满发。因此，从根本上解决这些问题，提高大型火电厂轴流风机运行的可靠性显得十分必要和迫切。
这里详细的介绍了影响风机的原因和解决办法，轴流式风机在生产中应用的最为广泛，在这里将重点说明轴流式风机的优点和发生事故的处理方法。
一、不停炉处理叶片非工作面积灰引起风机振动
这类缺陷常见于锅炉引风机，现象主要表现为风机在运行中振动突然上升。这是因为当气体进入叶轮时，与旋转的叶片工作面存在一定的角度，根据流体力学原理，气体在叶片的非工作面一定有旋涡产生，于是气体中的灰粒由于旋涡作用会慢慢地沉积在非工作面上。机翼型的叶片最易积灰。当积灰达到一定的重量时由于叶轮旋转离心力的作用将一部分大块的积灰甩出叶轮。由于各叶片上的积灰不可能完全均匀一致，聚集或可甩走的灰块时间不一定同步，结果因为叶片的积灰不均匀导致叶轮质量分布不平衡，从而使风机振动增大。
在这种情况下，通常只需把叶片上的积灰铲除，叶轮又将重新达到平衡，从而减少风机的振动。在实际工作中，通常的处理方法是临时停炉后打开风机机壳的人孔门，检修人员进入机壳内清除叶轮上的积灰。这样不仅环境恶劣，存在不安全因素，而且造成机组的非计划停运，检修时间长，劳动强度大。经过研究，提出了一个经实际证明行之有效的处理方法。在机壳喉舌处（径向对着叶轮）加装一排喷嘴（4～5个），将喷嘴调成不同角度。喷嘴与冲灰水泵相连，将冲灰水作为冲洗积灰的动力介质，降低负荷后停单侧风机，在停风机的瞬间迅速打开阀门，利用叶轮的惯性作用喷洗叶片上的非工作面，打开在机壳底部加装的阀门将冲灰水排走。这样就实现了不停炉而处理风机振动的目的。用冲灰水作清灰的介质，和用蒸汽和压缩空气相比，具有对喷嘴结构要求低、清灰范围大、效果好、对叶片磨损小等优点。
二、 不停炉处理叶片磨损引起的振动
磨损是风机中最常见的现象，风机在运行中振动缓慢上升，一般是由于叶片磨损，平衡破坏后造成的。此时处理风机振动的问题一般是在停炉后做动平衡。根据风机的特点，经过多次实践，总结了以下可在不停炉的情况下对风机进行动平衡试验工作。
1）在机壳喉舌径向对着叶轮处加装一个手孔门，因为此处离叶轮外圆边缘距离最近，只有200mm多，人站在风机外面，用手可以进行内部操作。风机正常运行的情况下手孔门关闭。
2）振动发生后将风机停下（单侧停风机），将手孔门打开，在机壳外对叶轮进行试加重量。
3）找完平衡后，计算应加的重量和位置，对叶轮进行焊接工作。在实际工作中，用三点法找动平衡较为简单方便。试加重量的计算公式为P＜＝250×A0×G／D（3000／n）2（g）为了尽快找到应加的重量和位置，应根据平时的数据多总结经验。根据经验，Y4－73－11－22D的风机振动0．10mm时不平衡重量为2000g；M5－29－11－18D的排粉机振动0．10mm时不平衡重量120g；轴流ASN2125／1250型引风机振动为0．10mm时不平衡重量只有80g左右。为了达到不停炉处理叶片磨损引起的振动问题的目的，平时须加强对风门挡板的维护，减少风门挡板的漏风，在单侧风机停运时能防止热风从停运的送风机处漏出以维持良好的工作环境。
三、 空预器的腐蚀导致风机振动间断性超标
这种情况通常发生在燃油锅炉上。燃油锅炉引风机前一般没有电除尘，烟、风道较短，空预器的波纹板和定位板由于低温腐蚀，波纹板腐蚀成小薄钢片，小薄钢片随烟气一起直接打击在风机叶片上，一方面造成风机的受迫振动，另一方面一些小薄钢片镶嵌在叶片上，由于叶片的动不平衡使风机振动。这种现象是笔者在长期的实际生产中观察到的结果。处理方法是及时更换腐蚀的波纹板，采用方法防止空预器的低温腐蚀，提高排烟温度和进风温度（一般应高于60℃以避开露点），波纹板也可使用耐腐蚀的考登钢或金属搪瓷。
四、 风道系统振动导致引风机的振动
烟、风道的振动通常会引起风机的受迫振动。这是生产中容易出现而又容易忽视的情况。风机出口扩散筒随负荷的增大，进、出风量增大，振动也会随之改变，而一般扩散筒的下部只有4个支点，如图2所示，另一边的接头石棉帆布是软接头，这样一来整个扩散筒的60％重量是悬吊受力。从图中可以看出轴承座的振动直接与扩散筒有关，故负荷越大，轴承产生振动越大。针对这种状况，在扩散筒出口端下面增加一个活支点，可升可降可移动。当机组负荷变化时，只需微调该支点，即可消除振动。经过现场实践效果非常显著。该种情况在风道较短的情况下更容易出现。
叶障目成语故事 篇七
故事内容
出处《欧冠子·天则》
一叶蔽目，不见泰山，两豆塞耳，不闻雷霆。
释义“障”，即蔽。比喻被眼前细小的事物所蒙蔽，而看不到事物的真实情况以及主流和本质。
故事从前，楚国有个书呆子，家里很穷。
一天；他正在看书，忽然看到书上写着：“如果得到螳螂捕捉知了时用来遮身的那片叶子，就可以把自己的身体隐蔽起来，谁也看不见。”于是他想：“如果我能得到那片叶子，那该多好呀！”
从这天起，他整天在树林里转来转去，寻找螳螂捉知了时藏身的叶子。终于有一天，他看到一只螳螂隐身在一片树叶下捕捉知了，他兴奋极了，猛一下扑上去摘下那片叶子，可是，他太激动了，一不小心那叶子掉在地上，与满地的落叶混在一起。他呆了一会，拿来一只簸箕，把地上的落叶全都收拾起来，带回家去。回到家里他想：“怎样从这么多叶子中拣出可以隐身的叶子呢？
他决心一片一片试验。于是，他举起一片树叶，问他的妻子说：“你能看得见我吗？”“看得见。”他妻子回答。“你能看得见吗？”他又举起一片树叶说。“看得见。”妻子耐心地回答。
他一次次地问，妻子一次次得回答。到后来，他妻子厌烦了，随口答道：“看不见啦！”
书呆子一听乐坏了。他拿了树叶，来到街上，用树叶挡住自己，当着店主的'面，伸手取了店里东西就走。
店主惊奇极了，把他抓住，送到官府去。县官觉得很奇怪，居然有人敢在光天化日之下偷东西，便问他究竟是怎么回事，书呆子说了原委，县官不由哈哈大笑，把他放回了家。
寓意
一片叶子挡在眼前会让人看不到外面的广阔世界。比喻被局部或暂时的现象所迷惑。
叶障目的故事 篇八
认真听老师讲《一叶障目》这个故事，听完后转述出来。转述时要把主要内容讲清楚，力求生动，并说说你听了这个故事后的感想。
结合听故事、转述故事的活动，请你把《一叶障目》这个故事写下来。展开想象，尽量把故事写具体。
写作指导
本次写作训练的要求是“听故事，讲故事”，也就是说，先听老师讲“一叶障目”的故事，佴把它转述给其他人听。所以，写的内容就是“一叶障目”本身，只是用你自己的话把它写出来而已。写的时候，可以展开合理的想象，使故事人情入理，生动有趣，还可加入自己的感想。
1 写好文章的开头
讲故事式开头：这种方式比较适合本次作文的要求，一般以“很久以前”“从前”“相传”等字眼开头。
例：很久以前，楚国有一个穷书生，他不好好学习，整天想着发大财。有一天，书生在一本叫《淮南子》的书里看到了这样一句话：“螳螂捕蝉时用来藏身的树叶可以使人隐身。”书生高兴极了，马上跑到树林里去寻找这片可以使人隐身的叶子。
提问式开头：用问句开头，引起读者的注意。
例：同学们，大家好！你们听过“一叶障目”的故事吗？下面，我就给大家讲一讲吧，请注意听哟！
观点式：开头写出对故事主人公的看法，表明或支持或否定的态度。
例：作文课上，老师给我们讲了“一叶障目”的故事，听后，我觉得那位书生太笨了，他怎么能做出这样的傻事呢？
2 转述故事
例：从前，有一个穷书生，他看《淮南子》时，发现上面记载：螳螂捕蝉时，用一片叶子隐蔽。他想：如果我有那片叶子不就可以偷东西了？说干就干，他连忙大跨步走进森林。
他突然发现了一只躲在叶后的螳螂，他准备捉蝉。那螳螂一蹦，把叶子踩掉在一大片叶子里。书生急了……
3 写自己的感想
例：前段时间，老师给我们讲了“一叶障目”的故事。古时候，有个穷书生，有一次在书上看到这样一句话：“螳螂捕蝉时，会用树叶隐藏自己。”于是，他就带着树叶去偷东西，结果被送到了县衙。书生考虑问题只看表面，没想到螳螂因为身体小，所以整个身体都被树叶遮住，蝉看不见它。结果，用树叶遮住自己的眼睛，以为别人就会见不到了，这样的想法多么的愚蠢呀！我觉得这个故事讽刺了书呆子，同时也讽刺那些干坏事的人，他们总以为有什么高明的手法可以把不光彩的事遮掩起来，其实，纸是包不住火的。
4 写好文章的结尾
自然式：做任何事都有始有终，故事讲完了，文章自然而然也就结束了。
例：那位书生从县衙走了出来，回家了。呵呵，故事到此结束！
感想式：听完了这个故事，你一定有很多感想，结尾的时候把你的感想写出来吧。
例：听完这个故事，我的感想是：“尽信书，则不如无书。”意思是说，不要生搬硬套书上的东西。同学们，你有哪些感想呢？
领悟式：结尾的时候，写出自己从故事中获得的感悟。
例：这个故事告诉我们；不要被局部现象迷惑，认不清根本的，全局的问题。当我们取得好成绩时，不能一叶障目，同时还要发现自己的不足。
叶障目成语故事 篇九
古时候有个穷书生，他在读《淮南子》这本书时，看到书上有这样一条记载：螳螂躲在一片树叶的后面，别的小昆虫看不见它，螳螂就可以守株待兔了。看到这儿，书生想：要是我能得到那片树叶就好了，那样我想要什么就到集市去拿，就不用再过这种苦日子了。
想到这里，他扔下书本，飞快地向树林跑去找那片叶子。书生昂着头找啊找，脖子都酸了，可还是找不到。这时，他看见一只螳螂躲在一片树叶的后面，书生欣喜若狂，想：“真是踏破铁鞋无觅处，得来全不费工夫，一定就是那片可以隐形的`叶子。”于是，他三下两下地爬到树上，刚要伸手摘到那片树叶时，一阵大风吹来，螳螂不见了，树上的叶子也被吹得满地都是。书生想：那片叶子一定就在地上。于是他又费了九牛二虎之力从树上爬下来。可是，地上那么多叶子，哪一片才是呢？书生找了半天也没找到。他想：我何不把这些叶子都带回家去，一片一片地试，总会找到的。书生马上脱下长衫，把地上的树叶都包回家去了。
到家后，书生一片一片地试。他拿起一片叶子遮住自己的眼睛，问他的妻子：“看得见我吗？”妻子老老实实地回答：“看得见。”书生又拿起一片叶子问妻子，妻子还是老老实实地回答看得见。就这样，书生一片一片地试，一遍一遍地问，问得妻子都不耐烦了。当他再拿起一片叶子问妻子时，妻子不耐烦地说：“看不见，看不见！”书生高兴极了，拿着那片叶子撒腿就往集市跑去。来到集市后，只见他用左手拿树叶遮住眼睛，右手便去拿货主的东西。没想到被货主当场抓获，送交县衙门。县官老爷亲自审问：“你为什么在光天化日之下偷别人的东西？”书生回答：“我找到一片可以隐形的树叶，可是它失灵了。”县官老爷听了哈哈大笑，骂道“你一叶障目，不见泰山，可真是个书呆子！”县官老爷教训了他一顿，便把他放回家去了。
这个故事让我明白了：不要被局部的或暂时的现象迷惑，要认清全面的或根本的问题。