[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于混合預(yù)測(cè)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)警方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110576134.8
• 申請(qǐng)日: 2021-05-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113722977B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 臧旭東;李光;陸永卿
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海華電奉賢熱電有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F30/27
• 分類(lèi)號(hào): G06F30/27;G06F17/13;G06F17/16;G06F17/18;G06F111/10
• 代理公司: 上海科盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 楊宏泰

1.一種基于混合預(yù)測(cè)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)警方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)構(gòu)建結(jié)合LMD-XGBoost的混合預(yù)測(cè)模型，并對(duì)燃機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，獲得預(yù)測(cè)信號(hào)；

2)構(gòu)建基于LMD-PCA的閾值模型，根據(jù)歷史正常運(yùn)行數(shù)據(jù)獲取監(jiān)測(cè)指標(biāo)閾值；

3)獲取預(yù)測(cè)信號(hào)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)，包括主元統(tǒng)計(jì)值T²和平方預(yù)測(cè)誤差SPE，并與作為上限的監(jiān)測(cè)指標(biāo)閾值進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)燃機(jī)轉(zhuǎn)子故障的早期預(yù)警；

所述的步驟1)中，通過(guò)結(jié)合局部均值分解方法和極端梯度提升算法構(gòu)建混合預(yù)測(cè)模型，將局部均值分解得到的PF分量作為極端梯度提升算法的輸入，以極端梯度提升算法的輸出作為預(yù)測(cè)信號(hào)；

在混合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)過(guò)程中，對(duì)采用局部均值分解得到的多個(gè)PF分量按頻率選取后進(jìn)行疊加得到兩個(gè)子序列，即高頻子序列和低頻子序列，分別采用極端梯度提升算法進(jìn)行預(yù)測(cè)后再重構(gòu)得到完整的預(yù)測(cè)信號(hào)；

所述的混合預(yù)測(cè)模型中，函數(shù)空間中的損失函數(shù)為：

其中，G_k為每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)k的一階梯度的和，H_k表示每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)k的二階梯度的和，T為葉子節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，λ為正則化系數(shù)；

所述的步驟2)包括LMD的特征分量提取和基于PCA的故障檢測(cè)過(guò)程，具體為：

將歷史正常運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行局部均值分解得到的PF分量組成矩陣投影到PCA模型中，得到作為監(jiān)測(cè)指標(biāo)的平方預(yù)測(cè)誤差SPE和主元統(tǒng)計(jì)值T²的閾值；

所述的步驟2)中，主元統(tǒng)計(jì)值T²的表達(dá)式為：

T²＝t^TΛ^-1t

其中，Λ為轉(zhuǎn)子信號(hào)矩陣X(m×n)的協(xié)方差矩陣，且Λ＝diag(λ₁，λ₂…λ_j…)，λ_j為協(xié)方差矩陣的第j個(gè)特征值，上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置，t為m×r的主元矩陣，r為主元個(gè)數(shù)；

主元統(tǒng)計(jì)值T²的閾值服從自由度為m和n－m的F分布F(m，n-m)，且置信度為a，則有：

其中，m為樣本數(shù)量，n為PF分量數(shù)量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于混合預(yù)測(cè)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)警方法，其特征在于，所述的步驟1)中，燃機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)參數(shù)包括振動(dòng)參數(shù)和熱力參數(shù)，具體為壓氣機(jī)側(cè)的軸承轉(zhuǎn)子X(jué)、Y向振動(dòng)位移、透平側(cè)的軸承轉(zhuǎn)子X(jué)、Y向振動(dòng)位移以及軸瓦溫度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于混合預(yù)測(cè)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)警方法，其特征在于，所述的步驟2)中，平方預(yù)測(cè)誤差SPE的計(jì)算式為：

其中，表示置信度為α的控制限，即平方預(yù)測(cè)誤差的閾值SPE_lim，I為單位陣，x為降維后的樣本。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于混合預(yù)測(cè)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)警方法，其特征在于，所述的控制限的計(jì)算式為：

其中，h₀為中間變量，θ₁為對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣特征值之和，θ₂為對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣特征值平方之和，θ₃為對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣特征值三次方之和，c_α為置信度α的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)值，λ_j為轉(zhuǎn)子信號(hào)矩陣X(m×n)的協(xié)方差矩陣的第j個(gè)特征值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于混合預(yù)測(cè)的燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)警方法，其特征在于，所述的步驟3)中，當(dāng)任一燃機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)對(duì)應(yīng)預(yù)測(cè)信號(hào)的主元統(tǒng)計(jì)值T²或平方預(yù)測(cè)誤差SPE在預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)超過(guò)閾值的數(shù)量占比超過(guò)設(shè)定的預(yù)警值時(shí)，則對(duì)該燃?xì)廨啓C(jī)轉(zhuǎn)子進(jìn)行預(yù)警。