燃氣輪機高溫部件故障早期預警.pdf

1、作為國家“十三五”發(fā)展計劃100項任務之首，燃氣輪機將呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展之態(tài)，而同時由于其工作條件惡劣、各類故障頻發(fā)使得其運行安全性與穩(wěn)定性也受到極大的關(guān)注，而其中以燃機高溫部件最具代表性。燃機高溫部件由于長期工作在高溫、高壓環(huán)境中導致其即易發(fā)生故障又無法直接利用傳感器進行監(jiān)測且由于其維修周期長、維修成本高，因此高溫部件故障對經(jīng)營生產(chǎn)帶來了極大的影響?，F(xiàn)在通用的檢測方法為利用燃機排溫的變化情況來間接反映燃機高溫部件的性能變化情況，但由于算法靈

2、敏性較低往往是高溫部件已經(jīng)出現(xiàn)較為嚴重的損傷才能被檢測出來，因此如何提高基于燃機排溫的燃機高溫部件檢測靈敏性，實現(xiàn)對燃機高溫部件故障的早期預警具有十分重大的意義。
　　本文重點圍繞燃機排溫與高溫部件的關(guān)系、影響排溫的關(guān)鍵因素、高溫部件早期預警模型的建立、基于模型預測的高溫部件性能趨勢變化分析等方面展開研究，主要的工作和創(chuàng)新點為：
　?。?）由于燃機高溫部件溫度過高導致傳感器無法直接測量其內(nèi)部溫度變化，因此通常利用透平出口排溫

3、間接測量并判斷高溫部件的異常情況，但由于燃機排溫作為終端參數(shù)受到諸多參數(shù)的干擾，因此利用相關(guān)性分析和燃機機理相結(jié)合的方式確定了影響排溫變化的主要參數(shù)；同時利用實際燃機故障案例確定了高溫部件異常對排溫的影響，在研究過程中確定了測點排溫與平均排溫之間存在極強的線性關(guān)系，并得出結(jié)論如果這種明顯的線性關(guān)系發(fā)生變化則說明高溫部件出現(xiàn)異常。
　　（2）基于支持向量回歸方法建立了燃機高溫部件早期預警模型，并利用遺傳算法對燃機測點進行了優(yōu)化選擇，

4、修正了早期預警模型提高了模型精度；并基于實際燃機數(shù)據(jù)確定了模型的訓練集選取規(guī)則，即選取短時間大范圍工況變化的數(shù)據(jù)進行建模能夠得到較為精確的模型，最后結(jié)合0.05置信水平的置信區(qū)間和改進質(zhì)量控制圖的方法確定了報警機制，該報警機制能夠靈敏發(fā)現(xiàn)燃機高溫部件的異常情況，同時也能夠保證檢測的魯棒性降低了系統(tǒng)的誤報警率。
　?。?）運用以建立的燃機高溫部件早期預警模型并運用計算機網(wǎng)絡技術(shù)和通訊技術(shù)建立基于網(wǎng)絡的高溫部件早期預警在線監(jiān)測系統(tǒng)，并