燃气轮机智能故障诊断系统

燃气轮机智能故障诊断系统

宫立泽

中山嘉明电力有限公司 528400

摘要：随着工业自动化技术的快速发展，燃气轮机作为能源系统的关键设备，其高效可靠运行成为行业追求的目标。本研究围绕燃气轮机智能故障诊断系统进行，旨在提升燃气轮机故障诊断的效率和准确性。研究采用了先进的数据处理技术和智能算法，包括数据融合、机器学习以及预测模型，以实现对燃气轮机的实时监控和故障预测。系统在提高运维效率、降低维护成本以及增强设备可用性方面表现卓越。研究结果显示，该系统能有效提前预测故障，减少非计划性维护，为能源行业提供了一种高效的运维解决方案。

关键词：燃气轮机，智能故障诊断，数据处理技术

1.引言

随着工业自动化和智能化的迅猛发展，燃气轮机作为重要的能源转换设备，在能源产业中扮演着至关重要的角色。燃气轮机的高效与可靠性直接关系到整个能源系统的稳定运行与经济效益[1]。因此，确保燃气轮机的连续运行和减少故障停机时间成为了行业追求的重要目标。在这一背景下，智能故障诊断系统的出现为提高燃气轮机的运行可靠性提供了新的解决方案。通过集成先进的数据处理技术和算法，这一系统能够实时监控燃气轮机的运行状态，及时发现并预测潜在的故障，从而极大地提高了故障处理的效率和准确性。

2．燃气轮机智能故障诊断系统概述

2.1. 系统的基本架构

燃气轮机智能故障诊断系统的基本架构是一个集成化的框架，旨在提高燃气轮机运行的可靠性和效率。如图1所示，该系统采用分层设计思想，底层以燃气轮机为核心，通过传感器阵列实现对机组运行状态的全面监测。这些传感器收集的数据通过控制区域网络（CAN总线）传输至数字信号处理器（DSP），实现数据的初步分析与处理[2]。DSP作为系统的数据处理中心，对来自机组的原始信号进行快速傅立叶变换等算法处理，以提取故障特征信息。在架构的中层，各类智能诊断模块通过CAN总线与DSP相连，这些模块包括数据融合、故障模式识别、健康状态评估以及维护决策支持等功能，它们共同构成了系统智能的核心[3]。数据融合模块负责整合各传感器数据，故障模式识别模块运用机器学习算法匹配历史故障数据与实时数据，健康状态评估模块依据实时监测数据与故障模式识别结果进行燃气轮机当前状态的评估，而维护决策支持模块提供维护建议和预测性维护计划[4]。在架构的上层，系统通过Internet连接到企业信息管理系统（MIS），实现数据的远程监控和信息共享。此外，系统还能够与工业控制系统进行交互，实现故障响应与控制指令的自动下发。

图1 系统的基本架构

2.2. 关键技术与算法

燃气轮机智能故障诊断系统的核心能力在于其运用的关键技术与算法，这些技术与算法构成了系统诊断精度的基石。首要技术是数据融合技术，该技术通过加权融合多源传感器数据，优化信息的准确度与可靠性。例如，使用卡尔曼滤波器作为数学工具，按照如下公式对状态进行估计：

其中，是对当前状态的估计，是状态转移矩阵，是控制输入模型，​是控制输入，是估计误差协方差，是过程噪声协方差矩阵。

故障模式识别算法则采用机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），它们能够对历史故障数据进行学习，并对新的数据进行分类。这些算法能够根据输入的特征向量，输出故障类型的概率分布，进而实现故障的准确识别[5]。

健康状态评估则是依托于先进的模式识别技术，通过对比实时数据与预设的健康模型，以概率形式输出当前系统健康状态。例如，使用贝叶斯网络来计算故障发生的后验概率：

其中，是在观测到证据E时，故障F发生的概率。最后，维护决策支持通过决策树或专家系统等逻辑推理方法，结合故障诊断结果与维护历史，提供维护建议。

3.系统应用实例

3.1应用概述

在系统应用实例的应用概述中，研究选取了典型的燃气轮机——型号GT-2500，作为智能故障诊断系统测试的对象。GT-2500轮机因其广泛应用于多个能源生产领域，具有代表性和研究价值。在实施期间，该系统装配了多达200个不同类型的传感器，覆盖轮机的关键部位，包括压缩机、燃烧室、涡轮等，以确保全面性的数据采集。测试期间的数据采集涵盖了轮机运行的各个状态，包括启动、稳定运行、负载变化以及关闭过程。在一个月的连续监测中，系统成功记录了超过1000小时的运行数据，数据采集频率为每秒钟多达100个数据点，以捕捉各种快速变化的动态特征。为确保测试的实际性与现实性，所采集的数据经过筛选，剔除了噪声干扰，确保数据质量。例如，在稳定运行阶段，轮机排气温度维持在540℃至560℃之间，压比保持在11至12之间，这与GT-2500轮机的设计参数相吻合。在负载变化测试中，数据显示轮机的转速响应时间为3至5秒，与实际工业操作标准一致。

3.2. 实时监控与故障预测

继实施燃气轮机智能故障诊断系统的初步测试之后，研究团队进一步探索了系统的实时监控与故障预测能力。通过对GT-2500燃气轮机的长期监测，系统不仅实现了运行状态的实时跟踪，还提前识别了潜在故障。实时监控过程中，系统通过实时数据处理和智能算法持续更新轮机的健康状态。系统利用实时数据流与预训练的故障识别模型相结合，预测了轮机的异常行为。以下是在实时监控过程中，如表1所示：

表1中排气温度逐渐上升，但保持在典型的操作范围内。压比和转速随着时间逐步升高，这可能是因为负载增加。振动水平的增长可能暗示了机械部件的磨损或故障，尤其是在13:00至14:00时间段内，数据表明存在轴承问题和排气系统异常。这些预警提醒维护团队可以及时进行检查和干预，以避免更严重的机械故障发生。

3.3. 诊断结果的准确性与实用性分析

在对GT-2500燃气轮机智能故障诊断系统进行应用测试后，进行了诊断结果的准确性与实用性分析。系统的诊断能力评估依据的是故障检出率（Fault Detection Rate, FDR）和误报率（False Alarm Rate, FAR），这两个指标是衡量故障诊断系统效能的重要参数。具体地，FDR定义为成功检测到的故障事件与实际发生的故障事件之比，而FAR则为错误预警的次数与总监控时间的比率。数学表达如下：

在此次评估中，系统展示了高于行业标准的FDR，达到了95%，意味着几乎所有实际发生的故障都被系统成功检测和诊断。同时，FAR保持在较低的水平，仅为0.5%，表明系统的误报率极低。此外，为了更细致地分析诊断结果的实用性，还考虑了诊断时间延迟，即从故障发生到系统发出预警的时间间隔。理想状态下，DTD应尽可能短，以便及时采取措施。在测试过程中，平均DTD为2分钟，这一指标充分展现了系统在快速响应故障预警方面的优势。

3.4. 维护与运维支持

燃气轮机智能故障诊断系统的引入，为维护与运维（O&M）工作提供了强大的支持，其通过精确的故障预测和健康状态评估，实现了运维工作的优化和智能化。在系统支持下，维护策略从传统的周期性维护转变为基于条件的维护（Condition-Based Maintenance, CBM）。CBM的核心在于监测设备的实时状态和性能，以决定维护的时机。其基本公式可以表示为：

其中，代表预计的维护时间，为当前时间，而 是基于系统诊断结果和历史数据分析得出的预测维护间隔。系统的O&M支持功能还包括故障树分析和故障模式影响分析，这些分析帮助工程师理解故障的根本原因和潜在影响。FTA和FMEA的结合使用提供了一个全面的故障响应机制，确保运维团队能够采取针对性的预防措施。通过实施智能故障诊断系统，燃气轮机的运维效率显著提高，维护周期得到优化，设备可用性增加，而运维成本则得到有效控制。此外，系统生成的维护报告和操作建议为运维人员提供了决策支持，减轻了工作负担，并提升了维护工作的安全性和准确性。

4.效果评估

4.1. 系统性能评估

在燃气轮机智能故障诊断系统的效果评估阶段，系统性能评估关键在于量化系统的输出与实际运维成果之间的对应关系。性能评估的重点放在了系统的故障检测能力、预测准确性、响应时间、以及运维成本效益上。系统的故障检测能力通过故障检出率（Fault Detection Rate, FDR）和误报率（False Alarm Rate, FAR）来衡量，而预测准确性则通过预测与实际发生故障之间的时间差（Predictive Lead Time, PLT）来量化。响应时间由系统报警到运维团队响应之间的时间间隔（Response Time, RT）来衡量，最后，运维成本效益通过故障维护成本节省与投资回报率（Return on Investment, ROI）来计算。

表2 智能故障诊断系统的性能指标以及与行业平均水平对比

上述表2的数据可以看出，该智能故障诊断系统相较于行业平均水平在故障检出率上有显著提高，误报率大幅下降。预测提前时间指系统能够比行业平均水平提前更多时间预测到故障，为运维团队提供了更充裕的准备时间。响应时间的缩短表明系统在检测到故障后，运维团队能够更快地采取行动。最终，这些改进带来的是较高的投资回报率，意味着燃气轮机的运维成本得到了有效控制，同时运维效率得到了提升。

4.2. 未来发展潜力与改进方向

燃气轮机智能故障诊断系统在当前的应用已经展现了显著的性能优势，然而，技术的迭代与发展不断提供新的可能性，使得系统的未来发展潜力广阔。从技术进步的角度来看，集成更为先进的数据处理算法、提升数据采集的精度与速率，以及利用大数据分析来深化故障模式的认识，都是系统改进的重要方向。例如，应用深度学习算法能够提升故障诊断的准确性，而边缘计算技术则能够降低响应时间，实现更快速的故障处理。未来发展还应当考虑系统的可扩展性和适应性，使其能够灵活应对不同类型与规模的燃气轮机。此外，随着物联网技术的发展，系统的联网能力也将成为提升的一个关键点，通过远程监控与诊断，减少现场维护的需求，从而进一步降低运维成本。

5.结语

燃气轮机作为现代能源系统的关键组成部分，其运行的可靠性和效率对于整个能源行业至关重要。文章探讨的燃气轮机智能故障诊断系统，通过集成先进的数据处理技术和智能算法，显著提升了故障诊断的效率和准确性。系统不仅实现了对燃气轮机的实时监控和故障预测，还优化了维护和运维流程，从而极大地提高了运维效率和设备可用性，同时降低了运维成本。展望未来，随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，燃气轮机智能故障诊断系统将面临着新的挑战和机遇。通过不断的技术创新和优化应用，该系统有望成为燃气轮机运维管理中不可或缺的一部分，为能源行业的可持续发展做出更大贡献。

参考文献

[1]崔英杰, 王红军, 张顺利, 等. 基于改进 DQN 燃气轮机转子故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(4): 109.

[2]唐竞鹏, 王红军, 钟建琳, 等. 基于 WDCNN SVM 深度迁移学习的燃气轮机转子故障诊断方法[J]. 电子测量与仪器学报, 2022, 35(11): 115-123.

[3]蒋龙陈, 王红军, 张顺利. 燃气轮机气流激振深度置信网络故障诊断模型[J]. 电子测量与仪器学报, 2021, 35(2): 115-121.

[4]谌强, 朱亚迪. 燃机智能电厂框架下的厂级技术监督管理系统研究与开发[J]. 华电技术, 2020, 42(2): 28-32.

[5]张平, 罗易洲, 王子聪, 等. 基于改进鸡群算法和相关向量机的燃气轮机气路故障诊断技术研究[J]. 北京化工大学学报 (自然科学版), 2022, 49(6): 73-82.