[發(fā)明專利]基于多元統(tǒng)計分析的燃氣輪機進口導(dǎo)葉系統(tǒng)故障診斷方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111112610.7
• 申請日: 2021-09-23
• 公開（公告）號: CN113657556A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張文廣;周世豪;孟憲輝;牛玉廣;王瑋
• 申請（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/00;G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 張文寶

1.一種基于多元統(tǒng)計分析的燃氣輪機進口導(dǎo)葉系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，包括：

步驟1、利用進口導(dǎo)葉系統(tǒng)中的傳感器采集進口導(dǎo)葉系統(tǒng)的數(shù)據(jù)作為原始的數(shù)據(jù)；

步驟2、對原始的數(shù)據(jù)進行歸一化處理；

步驟3、通過規(guī)范變量分析法中的時滯技術(shù)對歸一化后原始的數(shù)據(jù)進行降維，減少數(shù)據(jù)之間的重疊，改進數(shù)據(jù)中序列的相關(guān)性；

步驟4、使用核費舍爾判別法，在降維后的數(shù)據(jù)中提取最優(yōu)核費舍爾判別向量；

步驟5、將最優(yōu)核費舍爾判別向量分為訓(xùn)練集與測試集；

步驟6、利用訓(xùn)練集建立深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，利用測試集對故障診斷模型進行測試。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多元統(tǒng)計分析的燃氣輪機進口導(dǎo)葉系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述步驟2中，對采集到的原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理時所采用的公式為：

其中，x_t為進口導(dǎo)葉系統(tǒng)t時刻的實時運行數(shù)據(jù)，為進口導(dǎo)葉系統(tǒng)t時刻的實時運行數(shù)據(jù)歸一化后得到的數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多元統(tǒng)計分析的燃氣輪機進口導(dǎo)葉系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述步驟3包括：

步驟3.1：將歸一化后的數(shù)據(jù)分為歷史向量與未來向量：選取某一時刻t，在t時刻之前的數(shù)據(jù)稱為歷史向量，在t時刻與t時刻之后的數(shù)據(jù)稱為未來向量：

x_p(t)＝[x^T(t-1) x^T(t-2)…x^T(t-l)]^T (2)

x_f(t)＝[x^T(t) x^T(t+1)…x^T(t+h)]^T (3)

其中，x_p(t)為歷史向量；x_f(t)為未來向量；l和h分別表示歷史和未來觀察窗口，且hl；T代表矩陣的轉(zhuǎn)置；

步驟3.2：通過歷史向量和未來向量構(gòu)造漢克爾輸出矩陣：

其中，X_P是歷史漢克爾矩陣；X_f是未來漢克爾矩陣；N是矩陣的列數(shù)，且N為歸一化后的數(shù)據(jù)的長度；

步驟3.3：分別計算歷史漢克爾矩陣X_P與未來漢克爾矩陣X_f的協(xié)方差矩陣C_PP、C_ff和互協(xié)方差矩陣C_pf：

C_pp＝cov(X_p,X_p) (6)

C_ff＝cov(X_f,X_f) (7)

C_pf＝cov(X_p,X_f) (8)

其中，cov(·)表示協(xié)方差運算；

步驟3.4：對協(xié)方差矩陣進行奇異值分解：

其中，U與V是兩個正交矩陣；S是對角陣；

根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則得到降維后的數(shù)據(jù)：

其中，u_i是降維后的數(shù)據(jù)，i＝0,1,...N；U_l為U的前l(fā)列，l＝0,1,...N。