一种面向燃气轮机的非平稳多变量因果关系分析方法技术

本发明专利技术公开了一种面向燃气轮机的非平稳多变量因果关系分析方法。该方法针对在燃气轮机运行过程中持续出现的大范围非平稳运行工况，通过秩向量抽取数据波动趋势转换为有限的符号序列集合，利用多变量符号转移熵对变量间信息传递的方向与强度进行量化评估。同时设计统计假设检验流程，通过对变量时序信息随机重组作为参照组，判断实际变量因果关系的显著性，实现了对变量间冗杂的虚假因果关系的简化。最后建立多变量因果连接网络。本发明专利技术不仅能够揭示大范围非平稳过程的变量因果关系，还具有对恶劣工业环境中噪声干扰的鲁棒性，以数据驱动的方式建立系统底层交互机制模型，为燃气轮机系统的状态评估、故障传播路径分析提供高效可靠的新思路。高效可靠的新思路。高效可靠的新思路。

【技术实现步骤摘要】
一种面向燃气轮机的非平稳多变量因果关系分析方法


[0001]本专利技术属于大范围非平稳系统的多变量因果分析领域，特别是涉及了一种将非平稳时间序列波动趋势转化为符号序列用于变量间信息传递量化度量的指标，通过时序重构的重采样方法设计因果显著性检验，以获得显著的多变量条件因果连接关系，构建了非平稳系统的因果网络图，实现对燃气轮机系统底层机理的因果分析。

技术介绍

[0002]在使用大规模数据进行复杂工业系统分析以及故障传播识别的问题中，因果关系已被公认为是要挖掘的主要特征，因为它可以定性地表示过程单元的互联关系，揭示复杂系统的内部运作机理。不同于线性的相关关系，因果关系是有明确的时间先后顺序(先有因后有果)，同时信息传递方向确定的变量间耦合关系。在实际工业过程的设备工作原理非常复杂，许多变量之间具有复合链接关系，不能单纯通过线性表达式一以概之，很多维护检修的专家也无法明确整个系统各变量间的机理关系，所以需要根据运行数据建立可靠的因果网络直观表示系统的机理。此外，模型之间的耦合性使得一处故障的发生可以迅速在不同的工作环节传递，导致故障的影响不断扩大，最本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向燃气轮机的非平稳多变量因果关系分析方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取在燃机系统非平稳瞬变连续运行过程的J个被测变量的N个样本，表示为二维数据矩阵X(N
×
J)；(2)变量间符号转移熵计算，具体包括如下子步骤：(2.1)设滑动窗口长度为l
sw
，以步长为s，从每个被测变量的N个样本序列的第一个时间点开始滑动，每个窗口取出的序列为一行，重构形成嵌入向量矩阵其中N
sw
＝N
‑
(l
sw
‑
1)
×
s，j∈[1，J]；矩阵的每一行代表一个嵌入向量；(2.2)根据每个嵌入向量τ表示系统采样间隔，其中的观测值样本数据点按照从小到大的顺序设置0，1，...，(l
sw
‑
1)的符号将嵌入向量转化为秩向量获得符号矩阵其中，下标j表示变量序号，t表示时刻，l
sw
表示样本数据点在嵌入向量中的位置；(2.3)计算任意被测变量X
m
对变量X
n
的条件符号转移熵：其中，h为预测范围，为正整数；为系统中的其余被测变量的秩向量的拼接，n，m，k∈[1，J]且n≠m≠k，为变量的联合概率分布，为条件概率分布；(3)根据步骤2得到与分别代表从变量X
n
到变量X
m
传递的信息量和反方向的信息量，计算因果方向指示量方向的信息量，计算因果方向指示量其中，表示X
n
是X
m
的原因，则说明因果关系是从X
m
到X
n
。2.根据权利要求1所述一种面向燃气轮机的非平稳多变量因果关系分析方法，其特征在于，所述步骤1中，被测变量包括压气机出口压力、压气机出口温度、压气机轴承温度、压气机推力瓦轴承发电机端温度、压气机推力瓦轴承燃机端温度、压气机轴承振动、压气机侧大轴振动、压气机防冰冻装置进气电动调节阀阀位、燃机透平排气平均温度、燃机透平侧大轴振动、燃烧室压差、燃机嗡鸣、燃机功率和压气机压比。3.根据权利要求1所述一种面向燃气轮机的非平稳多变量因果关系分析方法，其特征在于，所述步骤2之前，还包括对系统非平稳程度估计步骤，具体如下：对每个变量进行ADF平稳性假设检验，如果非平稳变量个数J
non
‑
sta
≥J/3，则认为系统具有较为鲜明的大范围非平稳特性，继续执行步骤2，否则停止。4.根据权利要求1所述一种面向燃气轮机的非平...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵春晖，段姝宇，范海东，李清毅，孙优贤，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：