【技术实现步骤摘要】
一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法
[0001]本专利技术属于燃气轮机控制系统故障诊断
,具体为一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法。
技术介绍
[0002]随着燃气轮机及其联合循环技术日臻成熟,世界范围内天然气资源的开发及人类环境保护意识的增强,燃气轮机在发电领域的应用日益增多。燃气轮机及其联合循环具有污染低、供电效率高、负荷范围宽和调整迅速等特点,为满足经济发展和国际竞争的需要,许多国家都把先进的燃气轮机技术作为本国科技重点发展领域之一。大力发展燃气轮机发电技术对于我国能源、交通、环保及节能减排等领域具有重要战略意义。
[0003]重型燃气轮机机组由于结构复杂、工作环境较为恶劣、辅助设备较多、燃料与部件直接接触较为频繁,故障模式较传统发电系统有很大不同。国内对燃气轮机系统故障处理经验不够丰富,使得故障诊断和维修工作愈发困难。现有的基于数据驱动的执行机构故障诊断方法中,通常需要使用执行机构内部的振动信号或电信号,然而在实际中这些信号往往难以获取。来自燃气轮机控制系统传感器的信号通常可以反映出执行机构的各种故障信息,如执行机构本身的阀门定位器信号以及阀前流量传感器信号等,通过这些信号可以更方便有效地诊断出执行机构故障。此外,执行机构故障通常不只体现在一种信号中,研究基于多元特征融合的故障诊断方法可以有效提高诊断正确率。
技术实现思路
[0004]针对
技术介绍
中存在的问题,本专利技术提供了一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法,其特征在于,包括:< ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法,其特征在于,包括:步骤1、采集来自燃气轮机控制系统的原始数据,所述原始数据包括燃气轮机控制系统执行机构的阀位设定值SV、阀位反馈值PV、流量Q三种关键信号数据;步骤2、通过数据处理得到两种一维时域信号;步骤3、通过连续小波变换将一维时域信号映射到二维时频平面;步骤4、对二维时频信号进行归一化处理;步骤5、基于多元特征融合卷积神经网络进行特征融合,得到由增强后的数据集组成的两种分类概率矩阵;步骤6、将两种分类概率矩阵进行决策融合,得到故障分类结果。2.根据权利要求1所述的一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法,其特征在于,所述阀位设定值SV、所述阀位反馈值PV和所述流量Q各有m种故障模式。3.根据权利要求1所述的一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法,其特征在于,所述步骤2包括:步骤2.1:对三种执行机构信号进行如下处理:式中,SV为阀位设定值;PV为阀位反馈值;Q为流量;X
original
和Y
original
为处理后的两种一维时域信号;l
original
为X
original
和Y
original
的数据长度;步骤2.2:使用滑动采样方法进行数据集增强处理:式中,l为采样后一个数据集的长度;h为滑动步长;增强后的数据集如下:式中,X
k
和Y
k
表示增强后的第k个数据,长度均为l,k=1,2,...,n;n为增强后的数据集个数;X和Y表示增强后的所有数据的集合;m为执行机构不同故障模式的分类个数;T表示矩阵转置。4.根据权利要求1所述的一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法,其特征在于,所述二维时频信号为:
式中,f(u,v)为变换后的二维时频信号,u、v为数据点坐标;f(t)为原信号;ψ
a,b
(t)为连续小波基函数,ψ(
·
)为小波母函数;a为尺度因子,可反映函数的尺度;b为平移因子。5.根据权利要求1所述的一种基于多元特征融合的燃气轮机执行机构故障诊断方法,其特征在于,所述步骤4包括:步骤4.1:计算几何矩和中心矩:步骤4.1:计算几何矩和中心矩:式中,k
p,q
表示二维时频信号的(p+q)阶几何矩;p,q=0,1,...表示阶数;μ
p,q
表示二维时频信号的(p+q)阶中心矩;和为重心,且步骤4.2:将原二维时频信号进行平移不变性变换:式中,f
c
(u
c
,v
c
)为变换后的二维时频信号,u
c
和v
c
为f
c
中数据点坐标;步骤4.3:将二维时频信号进行尺度不变性变换:式中,f
s
(u
s
,v
s
)为变换后的二维时频信号,u
s
和v
s
为f
s
中数据点坐标;α和δ为尺度因子,且且为f
c
(u
c
,v
c
)的(p+q...
【专利技术属性】
技术研发人员:张文广,贺东旭,蔺媛,牛玉广,王玮,王庆华,
申请(专利权)人:华北电力大学,
类型:发明
国别省市:
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