[发明专利]一种基于SVDD的燃气轮机进气系统健康度评估方法

权利要求书

1.一种基于SVDD的燃气轮机进气系统健康度评估方法，其特征在于：所述方法的整体步骤为：

步骤1、针对燃气轮机进气系统进行机理及影响因素分析，根据分析结果得到所有的关键测点及性能参数，最终确定需要监测的测点为环境温度t1、功率kw、转速r和进气滤器压差dp；

步骤2、抽取燃气轮机进气系统的运行数据和维保数据，并对历史运行数据进行整理和清洗，得到模型训练数据集；

步骤3、基于步骤2中获取的训练数据集训练SVDD模型；

步骤4、实时抽取燃气轮机进气系统关键参数值，利用步骤3中创建的SVDD模型计算新的观测值距离进气系统正常状态的距离；

步骤5、根据计算结果，对进气系统状态进行评估判定。

2.根据权利要求1所述的基于SVDD的燃气轮机进气系统健康度评估方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤为：

步骤2.1、编写针对实时数据库的数据抽取代码，从数据库中抽取最近1年的燃气轮机进气系统数据，时间间隔为固定的5分钟，抽取的数据包含步骤1中确定的4个关键测点，然后将这些数据存入历史数据库；

步骤2.2、剔除各个测点的异常值，并基于工况功率kw和转速r选择机组稳定运行时间段内的数据，排除机组在启停机过程中数据剧烈变动的情况；

步骤2.3、分别计算选取的4个关键测点的均值和标准差，并存入历史数据库；

步骤2.4、基于维保记录，筛选出进气滤器更换后5天内的运行数据，并按照公式一进行标准化处理：

其中，X_i为待标准化向量的第i个值，和S分别为待标准化向量在步骤2.3中计算得到的均值和标准差，通过标准化处理，所有样本数据落入区间[0,1]之间，消除不同测点之间的量纲和数量级差别的影响。

3.根据权利要求2所述的基于SVDD的燃气轮机进气系统健康度评估方法，其特征在于：所述步骤3中SVDD模型的具体构建方法为：

通过最小化半径R定义一个最小超球体，使其尽量包含所有的训练样本X_i；通过求解下面的最优二次规划问题获取SVDD模型：

x_i代表训练数据集中的第i条观测，i＝1,…n；R为需要计算的球体半径；C为惩罚系数且C＝1/(nf)，其中n为训练数据集的观测数，f为期望的异常值占比，通常为0.0001；ξ是松弛变量；a是球心；T代表矩阵转置；

将公式二转换为求其对偶形式的最大化问题，内积采用核函数代替：

其中，S为高斯径向基函数的带宽，S取值越小，生成的支持向量越多，S取值越大，支持向量越少，球体半径越大；x_i代表训练数据集中的第i条观测，i＝1,…n；x_j代表训练数据集中的第j条观测，j＝1,…n；α_i为第i个拉格朗日系数；α_j为第j个拉格朗日系数；k为核函数，k(x_i,x_j)代表对x_i,x_j进行核变换的核函数，k(x_i,x_i)代表对x_i,x_i进行核变换的核函数；

通过迭代求解公式四的最大值获取α_i的最优解，满足0≤α_i≤C条件的样本即为支持向量SV，在此基础之上，利用公式七和公式八获取超球球心a和半径R，其中x_k代表第k个支持向量；

d₀＝min(dt) 公式十

其中，x_i为训练数据集中的第i条观测，计算训练数据集中所有观测值到超球中心a的距离dt，d₀为所有距离中的最小值，将d₀存入数据库，作为计算进气系统健康度的最优基准值。