燃氣輪機故障診斷技術(shù)研究綜述與展望

（哈爾濱電氣股份有限公司，黑龍江 哈爾濱 150040）

1 當(dāng)前國外相關(guān)方面的探索

自從上個世紀的中后期開始，由于傳感其工藝以及電腦科技等的快速進步，問題診斷工藝開始獲取了一定的成就。對于燃氣輪機來說，最先開始探索的是美國，該國在有關(guān)的許多方向上都是非常先進的，比如美國在航空和艦船燃汽輪機故障診斷領(lǐng)域也有自己的理論和技術(shù)優(yōu)勢。在研究中首先提出了應(yīng)用統(tǒng)計分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波以提高來自于燃氣輪機本體的數(shù)據(jù)，同時采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對燃機運行趨勢進行監(jiān)測，這樣就能夠分析發(fā)動機的特性等是不是出現(xiàn)了變化，最終形成合理的體系，對于問題開展詳細的應(yīng)對活動。成功地使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取RR公司的RB21 1燃氣輪機數(shù)據(jù)，多層感知器、徑向基函數(shù)以及回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均被應(yīng)用，闡述了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于回傳重要的發(fā)動機參數(shù)，傳感器故障監(jiān)測，以及發(fā)動機在較少的變量及獲取參數(shù)困難情況下的安全預(yù)測。除此之外，還有許多的資料也都講述了相關(guān)的問題診斷知識。 同樣使用了多類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在振動信號的處理技術(shù)上采用小波分析的方法取得了較好的效果。

2 我們國家在這方面的分析探索

我國開始進入該項探索領(lǐng)域有一個大的前提，即該項設(shè)備大范圍的用到了軍用以及民用裝置中。此時由于其應(yīng)用面積非常廣泛，所以才開始了對其問題的探索活動。不過因為發(fā)展時間的限制，目前的發(fā)展并不像國外一樣先進，而且多是集中在理論層次中，但是隨著許多全新的知識以及措施不斷的應(yīng)用到問題的診斷工作中，所以其也取得了一定的成就，尤其是電腦科技的高速前進使得其發(fā)展到智能化的層次中。王永泓等人將模糊Petri網(wǎng)的知識表示系統(tǒng)用在燃氣輪機故障診斷專家系統(tǒng)中，在不確定知識表示和推理方面取得了很好的效果，并提出了綜合利用算法診斷、規(guī)則診斷和模型診斷等方法的混合智能診斷方法。翁史烈等在《基于熱力參數(shù)的燃氣輪機智能故障診斷》一文中提出了故障與征兆之間定量關(guān)系的求取方法，在這個背景中探索了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之類的應(yīng)對措施。卜凱旗等在《在燃氣輪機發(fā)電機組的振動信號監(jiān)測與分析系統(tǒng)》研發(fā)了一套燃氣輪機振動監(jiān)測、故障診斷系統(tǒng)，它經(jīng)由振動信息的探索研究，能夠盡快的分析出設(shè)備在運作時面對的不良問題，而且經(jīng)由專家體系的分析，更好的指引活動，能夠同步獲取設(shè)備的運作狀態(tài)。使用這個體系不但能夠確保運作穩(wěn)定，同時還能確保具有非常優(yōu)秀的經(jīng)濟性。

3 關(guān)于智能分析措施

通過全面的分析當(dāng)前的體系狀態(tài)，我們發(fā)現(xiàn)問題診斷工藝獲取了非常顯著地成就。不過對于多個問題一起出現(xiàn)以及問題之間存在一定的關(guān)聯(lián)的時候，其處理方法還是有一定的局限性的。然而隨著智能化的發(fā)展，診斷技術(shù)得到了顯著地提升，彌補了上述的不足之處，合理的應(yīng)對了以前的診斷措施在具體運行中的不利之處，很好的處理了復(fù)雜問題。

3.1 以規(guī)則為前提的專家體系診斷措施

這個措施是以規(guī)則為前提的，而所謂的規(guī)則是通過專家長久的工作經(jīng)驗而得到的。這個措施的優(yōu)勢之處是它將知識的講解得非常明了，而且便捷，使用直接的知識表示和相對簡單的啟發(fā)式知識，診斷推理速度快；要求數(shù)據(jù)的存儲空間相對較小；易于編程和開發(fā)出快速原型系統(tǒng)。不過也有不好的地方，即它涵蓋的方面有局限。對于那些沒有出現(xiàn)過的問題等就無法應(yīng)對了，此時很容易出現(xiàn)失誤等。

3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

從映射的角度分析，故障診斷的實質(zhì)是建立從征兆到故障源的映射過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點是高度非線性、高度容錯和聯(lián)想記憶等。不過，將該網(wǎng)絡(luò)運用到問題分析中時，也有非常多的不利之處，這個措施是“黑箱”方法，無法反應(yīng)體系自身的關(guān)聯(lián)，不能對診斷步驟開展全面的論述。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間較長，并且對未在訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)的故障無診斷能力，有時候還做出一些不正確的論述，都會導(dǎo)致它在具體活動中面對非常多的不利現(xiàn)象。

3.3 混合智能故障診斷方法

結(jié)合各種發(fā)動機的體系數(shù)值，該項措施的特征是融合多項措施，它是一個非常全面的體系。具體智能診斷方法的選用原則根據(jù)發(fā)動機各系統(tǒng)故障的征兆以及故障狀態(tài)下的歷史數(shù)據(jù)來決定。例如：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其把模糊信息和神經(jīng)網(wǎng)聯(lián)系到一起。不但能夠描繪物體中和模糊有關(guān)的內(nèi)容，而且還有著非常優(yōu)秀的信息處理水平，還有自學(xué)的功效，在很多領(lǐng)域中獲取了顯著地成就。把模糊體系用到問題分析的時候，它最為顯著的優(yōu)勢是它有著描述模糊信息的水平，其推理非常的近乎于我們的思考狀態(tài)。以往的“存在”與“不存在”等二值邏輯不能很好地用來表示故障征兆測量參數(shù)的不確定性以及故障原因的嚴重程度，導(dǎo)致具體的診斷活動面對非常多的不利現(xiàn)象。通過選擇恰當(dāng)?shù)哪：`屬函數(shù)，將測量參數(shù)表示成對某個模糊子集的隸屬度并傳遞給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行診斷。獲取的是對多項問題的嚴重性的表達，此種現(xiàn)象可確保工作者選取的應(yīng)對方法更加的合理有效。

結(jié)語

通過分析，我們發(fā)現(xiàn)該項診斷工藝對于促進設(shè)備的發(fā)展來講，意義非常的關(guān)鍵，它能節(jié)省費用。最近的時間中，我國以及國外的很多專家在分析相關(guān)的要素時，獲取了非常多的成就，形成了許多優(yōu)秀的診斷體系，不過這些體系都是不斷發(fā)展的，而且都牽扯到很多行業(yè)中的內(nèi)容，進而確保了該項診斷工藝的探索也是全新的領(lǐng)域，所以在后續(xù)的探索的時候，要注意如下一些要素。

①對于問題機理的探索以及問題樣本的搜集等是當(dāng)前探索的一大難點，要求相關(guān)的專家學(xué)者共同的努力奮斗。不管在什么時候，問題機理的分析探索都會帶動問題診斷工藝的進步。該項機理的分析將聚集在對于那些漸發(fā)問題的定量探索方面，研究判斷整個系統(tǒng)故障狀態(tài)的指標體系及其判斷閾值將是另一個重要方向。

②全面分析。燃氣輪機故障診斷需要向熱影響診斷、性能診斷、油液診斷、溫度診斷等的綜合診斷方向發(fā)展，其更加的合乎設(shè)備的故障分析特征以及當(dāng)前的具體狀態(tài)。

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