CN102226428A - 燃气轮机健康状态预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的目的在于提供燃气轮机健康状态预测方法，其特征是：在燃气轮机上安装转速、排气温度、启动电机转速、滑油温度、燃油压力传感器，并将所有传感器连接现场总线接口；信号处理模块通过现场总线接口对燃气轮机运行状态参数进行采集，并将采集的信号进行信号预处理、特征量提取，然后将样本集存储在数据库模块中；健康分析模块调用数据库模块中的样本集，选择健康分析方法进行数据挖掘，实时或非实时预测燃气轮机的健康等级；将健康等级通过人机界面显示和报警，并将此结果存入数据库模块。本发明可实现多台燃气轮机联合监测，模块化系统方案提高了装置的可靠性，健康分析结果成功率高，可广泛应用于燃气轮机的故障诊断与健康管理领域。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种燃气轮机运行安全监控的方法。
背景技术
在实际生产过程中，燃气轮机的许多操作条件要求比较苛刻，一旦发生故障将产生比较严重的后果。虽然燃气轮机自身控制器具有故障报警和一定的容错控制功能。但控制器的报警功能仅能判别当前运行工况未超过运行的限值，不具备预测和诊断能力。燃气轮机控制系统未报警的工况下，燃气轮机可能已处于危险的操作区域，此时操作者难以将系统工况恢复到正常区域，或者虽然能将工况恢复到正常区域，但已经严重影响了生产的经济效益。
在设备维护保障领域，传统的设备发生故障后进行的“事后维修”以及按预先规定周期实施的“计划维修”方法，在对瞬息万变的新情况的应变能力上存在严重不足。“事后维修”是在系统出现故障后才维修，已经造成难以估计的财产损失或人员伤亡；而“计划维修″很难预防灾难性的故障，而且常常引起不必要的停机、不可接受的风险。计划维修虽然是一种预防性维修方式，但经常会造成不足维修和过剩维修。
因此，对于燃气轮机来说，如果能够较准确地预测燃气轮机系统的健康状态，依据其健康状况预知系统发生故障的概率，并能够对故障的传播和发展趋势做出早期预测，这样就能预防并且大大减少灾难性故障所造成的损失，提高燃气轮机的运行安全。
发明内容
本发明的目的在于提供能够对多台燃气轮机同时进行实时或非实时预测的燃气轮机健康状态预测方法。
本发明的目的是这样实现的：
本发明燃气轮机健康状态预测方法，其特征是：
(1)在燃气轮机上安装转速、排气温度、启动电机转速、滑油温度、燃油压力传感器，并将所有传感器连接现场总线接口；
(2)信号处理模块通过现场总线接口对燃气轮机运行状态参数进行采集，并将采集的信号进行信号预处理、特征量提取，然后将样本集存储在数据库模块中；
(3)健康分析模块调用数据库模块中的样本集，选择健康分析方法进行数据挖掘，实时或非实时预测燃气轮机的健康等级；
(4)将步骤(3)预测的健康等级通过人机界面显示和报警，并将此结果存入数据库模块。
本发明还可以包括：
1、所述的燃气轮机至少有一个。
2、所述的健康分析方法包括神经网络、决策树、关联规则、支持向量机、贝叶斯和粗糙集算法。
3、所述的健康等级包括健康、亚健康、合格、异常、故障。
本发明的优势在于：1、本发明采用现场总线进行数据采集，可实现多台燃气轮机联合监测。2、在本发明装置中，数据处理模块完成数据预处理、样本特征提取，健康分析模块完成燃气轮机健康状态预测，样本集数据采用数据库模块存储，人机界面设计了健康等级显示和报警功能，这样的模块化系统方案提高了装置的可靠性。3、本发明由于在健康预测综合分析中，针对不同的样本特征，设计了多种健康分析方法，使其具有较好的自适应判断能力，健康分析结果成功率高，实用价值高。本发明可广泛应用于燃气轮机的故障诊断与健康管理领域。
附图说明
图1为本发明的结构框图；
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：
结合图1～2，燃气轮机健康状态预测装置包括现场总线接口、信号处理模块、数据库模块、健康分析模块和人机界面。
n台燃气轮机上安装的各类传感器，如转速、排气温度、启动电机转速、滑油温度、燃油压力等信号，通过现场总线连接燃气轮机健康状态预测装置的现场总线接口。
信号处理模块通过现场总线接口实现燃气轮机运行状态参数的采集。信号处理模块将采集得到的数据，进行信号预处理、特征量提取，并按照一定的存储格式存储于数据库模块。
数据库模块实现历史数据、当前数据的存储和健康预测结果的存储。
健康分析模块调用数据库模块中已处理好的样本集，根据样本特征，自动选择健康分析方法进行数据挖掘，实时或非实时预测燃气轮机的健康等级。
预测结果通过人机界面显示和报警，并存入数据库模块。人机界面由显示器、指示灯和蜂鸣器组成。
实现上述装置的燃气轮机健康状态预测方法如图2所示。
首先，数据读取，从数据库模块获取燃气轮机运行状态样本集。
其次，根据样本数据特征自动选择合适的健康分析方法，在本专利中，提供了神经网络、决策树、关联规则、支持向量机、贝叶斯和粗糙集6种数据挖掘算法。
再次，程序进入所选的方法进行数据挖掘，输出燃气轮机健康等级结果——健康、亚健康、合格、异常或故障；
最后，将健康等级结果存回数据库模块，通过人机界面进行显示和报警，及时提醒操作人员注意及时处理，避免造成不必要事故，确保燃气轮机安全运行。
Claims (4)
1.燃气轮机健康状态预测方法，其特征是：
(1)在燃气轮机上安装转速、排气温度、启动电机转速、滑油温度、燃油压力传感器，并将所有传感器连接现场总线接口；
(2)信号处理模块通过现场总线接口对燃气轮机运行状态参数进行采集，并将采集的信号进行信号预处理、特征量提取，然后将样本集存储在数据库模块中；
(3)健康分析模块调用数据库模块中的样本集，选择健康分析方法进行数据挖掘，实时或非实时预测燃气轮机的健康等级；
(4)将步骤(3)预测的健康等级通过人机界面显示和报警，并将此结果存入数据库模块。
2.根据权利要求1所述的燃气轮机健康状态预测方法，其特征是：所述的燃气轮机至少有一个。
3.根据权利要求2所述的燃气轮机健康状态预测方法，其特征是：所述的健康分析方法包括神经网络、决策树、关联规则、支持向量机、贝叶斯和粗糙集算法。
4.根据权利要求3所述的燃气轮机健康状态预测方法，其特征是：所述的健康等级包括健康、亚健康、合格、异常、故障。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20111026 |