[發明專利]燃氣輪機健康狀態預測方法無效
| 申請號: | 201110109330.0 | 申請日: | 2011-04-29 |
| 公開(公告)號: | CN102226428A | 公開(公告)日: | 2011-10-26 |
| 發明(設計)人: | 曹云鵬;李淑英;王偉影;王志濤;謝春玲;張曉云;趙寧波;李輝;衣爽;顧恒文 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工程大學 |
| 主分類號: | F02C9/00 | 分類號: | F02C9/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 燃氣輪機 健康 狀態 預測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及的是一種燃氣輪機運行安全監控的方法。
背景技術
在實際生產過程中,燃氣輪機的許多操作條件要求比較苛刻,一旦發生故障將產生比較嚴重的后果。雖然燃氣輪機自身控制器具有故障報警和一定的容錯控制功能。但控制器的報警功能僅能判別當前運行工況未超過運行的限值,不具備預測和診斷能力。燃氣輪機控制系統未報警的工況下,燃氣輪機可能已處于危險的操作區域,此時操作者難以將系統工況恢復到正常區域,或者雖然能將工況恢復到正常區域,但已經嚴重影響了生產的經濟效益。
在設備維護保障領域,傳統的設備發生故障后進行的“事后維修”以及按預先規定周期實施的“計劃維修”方法,在對瞬息萬變的新情況的應變能力上存在嚴重不足。“事后維修”是在系統出現故障后才維修,已經造成難以估計的財產損失或人員傷亡;而“計劃維修″很難預防災難性的故障,而且常常引起不必要的停機、不可接受的風險。計劃維修雖然是一種預防性維修方式,但經常會造成不足維修和過剩維修。
因此,對于燃氣輪機來說,如果能夠較準確地預測燃氣輪機系統的健康狀態,依據其健康狀況預知系統發生故障的概率,并能夠對故障的傳播和發展趨勢做出早期預測,這樣就能預防并且大大減少災難性故障所造成的損失,提高燃氣輪機的運行安全。
發明內容
本發明的目的在于提供能夠對多臺燃氣輪機同時進行實時或非實時預測的燃氣輪機健康狀態預測方法。
本發明的目的是這樣實現的:
本發明燃氣輪機健康狀態預測方法,其特征是:
(1)在燃氣輪機上安裝轉速、排氣溫度、啟動電機轉速、滑油溫度、燃油壓力傳感器,并將所有傳感器連接現場總線接口;
(2)信號處理模塊通過現場總線接口對燃氣輪機運行狀態參數進行采集,并將采集的信號進行信號預處理、特征量提取,然后將樣本集存儲在數據庫模塊中;
(3)健康分析模塊調用數據庫模塊中的樣本集,選擇健康分析方法進行數據挖掘,實時或非實時預測燃氣輪機的健康等級;
(4)將步驟(3)預測的健康等級通過人機界面顯示和報警,并將此結果存入數據庫模塊。
本發明還可以包括:
1、所述的燃氣輪機至少有一個。
2、所述的健康分析方法包括神經網絡、決策樹、關聯規則、支持向量機、貝葉斯和粗糙集算法。
3、所述的健康等級包括健康、亞健康、合格、異常、故障。
本發明的優勢在于:1、本發明采用現場總線進行數據采集,可實現多臺燃氣輪機聯合監測。2、在本發明裝置中,數據處理模塊完成數據預處理、樣本特征提取,健康分析模塊完成燃氣輪機健康狀態預測,樣本集數據采用數據庫模塊存儲,人機界面設計了健康等級顯示和報警功能,這樣的模塊化系統方案提高了裝置的可靠性。3、本發明由于在健康預測綜合分析中,針對不同的樣本特征,設計了多種健康分析方法,使其具有較好的自適應判斷能力,健康分析結果成功率高,實用價值高。本發明可廣泛應用于燃氣輪機的故障診斷與健康管理領域。
附圖說明
圖1為本發明的結構框圖;
圖2為本發明的流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖舉例對本發明做更詳細地描述:
結合圖1~2,燃氣輪機健康狀態預測裝置包括現場總線接口、信號處理模塊、數據庫模塊、健康分析模塊和人機界面。
n臺燃氣輪機上安裝的各類傳感器,如轉速、排氣溫度、啟動電機轉速、滑油溫度、燃油壓力等信號,通過現場總線連接燃氣輪機健康狀態預測裝置的現場總線接口。
信號處理模塊通過現場總線接口實現燃氣輪機運行狀態參數的采集。信號處理模塊將采集得到的數據,進行信號預處理、特征量提取,并按照一定的存儲格式存儲于數據庫模塊。
數據庫模塊實現歷史數據、當前數據的存儲和健康預測結果的存儲。
健康分析模塊調用數據庫模塊中已處理好的樣本集,根據樣本特征,自動選擇健康分析方法進行數據挖掘,實時或非實時預測燃氣輪機的健康等級。
預測結果通過人機界面顯示和報警,并存入數據庫模塊。人機界面由顯示器、指示燈和蜂鳴器組成。
實現上述裝置的燃氣輪機健康狀態預測方法如圖2所示。
首先,數據讀取,從數據庫模塊獲取燃氣輪機運行狀態樣本集。
其次,根據樣本數據特征自動選擇合適的健康分析方法,在本專利中,提供了神經網絡、決策樹、關聯規則、支持向量機、貝葉斯和粗糙集6種數據挖掘算法。
再次,程序進入所選的方法進行數據挖掘,輸出燃氣輪機健康等級結果——健康、亞健康、合格、異常或故障;
最后,將健康等級結果存回數據庫模塊,通過人機界面進行顯示和報警,及時提醒操作人員注意及時處理,避免造成不必要事故,確保燃氣輪機安全運行。
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