[发明专利]一种燃气轮机时变工况下状态参数自适应预警方法

说明书

本发明提供了一种燃气轮机时变工况下状态参数自适应预警方法，首先将从状态检测系统获得的待分析的燃气轮机状态参数与燃气轮机功率做非线性拟合，找出两者之间的非线性关系；然后对拟合后的残差做高斯混合分布的参数估计，得出残差的概率分布模型；最后通过混合高斯分布的3σ原则设定阈值上下限，从而实现基于该测量参数的燃气轮机状态监测预警。本发明提供的燃气轮机时变工况下状态参数自适应预警方法充分考虑复杂工况影响，适用于与燃气轮机工况相关的监测测量参数的分析，不受非标准工况的限制，实现了复杂工况下的燃气轮机状态监测预警，为燃气轮机的异常状态识别提供了一种有效的手段。

技术领域

本发明属于船舶故障预测及健康管理领域，具体涉及一种燃气轮机时变工况下状态参数自适应预警方法。

背景技术

燃气轮机因其启动快、运行平稳、热效率高等优点被广泛应用于航空、船舶和发电等领域。但因结构组成较为复杂，又长期在高温、高压、高转速的恶劣环境中工作，极易出现各种形式的故障。同时，随着燃气轮机服役时间的延长，诸多零部件的性能势必会发生不同程度的退化，使得燃气轮机的总体性能下降。特别是燃气轮机需要不断地起动、停车、切换工况，这使得高温通流部件所承受的循环热载荷和机械载荷更加复杂，其高温疲劳失效问题越来越突出。因此，如何保证燃气轮机安全运行的情况下，掌握燃气轮机尤其是高温通流部件的性能状态，并完善现有的维护保障机制，以提高整机可靠性和安全性，是燃气轮机领域亟需解决的重要问题。

燃气轮机的性能参数可表征其运行状态，但性能参数却不可测，如果可以通过监测测量参数的变化并以此来估计燃气轮机的性能参数变化，就能在故障发生早期及时给出故障预警，有效避免故障发生，减少停车维修的时间和费用。现有的监测预警方法大多采用单一不变的阈值，没有考虑复杂工况对监测参数的影响，使得燃气轮机在变工况运行时出现的异常无法被有效识别。还有的监测预警方法根据标准工况来做简单区分，只对燃气轮机在标准工况运行时的监测预警，而燃气轮机运行期间存在大量的非标准工况，这类方法缺乏普适性。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种燃气轮机时变工况下状态参数自适应预警方法，通过线性拟合及混合高斯分布对燃气轮机时变工况下状态参数进行监测，并根据监测数据进行自适应预警。

本发明的目的是通过以下方案实现的：一种燃气轮机时变工况下状态参数自适应预警方法，包括以下步骤：

步骤1：数据获取和预处理：获取从船舶状态监测系统采集到的燃气轮机状态参数数据，将停车时刻的数据及由于传感器异常或其他故障产生的异常点或空值做统一去除处理。

步骤2：相关性分析：采用pearson相关系数法计算每个测点的状态参数与燃气轮机功率的相关系数。然后判断相关系数是否大于0.5，若是，则认为该状态参数与工况相关，否则认为该状态参数与工况不相关。最终得出与燃气轮机工况相关的状态参数列表及对应的相关系数值。

步骤3：非线性拟合：首先以燃气轮机功率为自变量，燃气轮机状态参数的平均值为因变量进行2次非线性拟合，拟合公式为如式(1)：

其中，p为燃气轮机状态参数，x为燃气轮机功率，k为多项式顺序，n为多项式总项数，a_k为第k项的多项式系数，为第k项多项式。

计算实际数据与对应拟合曲线的数值之间的差值，得到2次拟合的全部残差r；最后求取残差的均方根误差R_RMSE和平均绝对误差R_MAE的均值，并判断R_RMSE和R_MAE的均值是否是最小值，若是，则确认最终的非线性拟合模型，否则增加多项式阶次，继续进行拟合分析，此过程中，增加多项式阶次不超过5次。

非线性拟合模型可表示为：