一种燃气轮机多传感器故障诊断方法技术

本发明专利技术提出一种燃气轮机多传感器故障诊断方法，属于燃气轮机故障检测技术领域。本方法建立燃气轮机的平衡流行模型，得到各个传感器对应的用于卡尔曼滤波估计燃气轮机的状态方程和观测方程。将故障传感器的输出信号与卡尔曼滤波器的输出进行比较处理，诊断出具体故障传感器后进行故障信号的重构。传感器故障诊断模型建立步骤为：建立三轴燃气轮机非线性部件级模型；通过稳态识别与动态识别后，建立平衡流行模型；针对每个传感器，根据平衡流形模型设计独立的卡尔曼滤波器；基于卡尔曼滤波的故障诊断原理设计诊断方法。本发明专利技术实现了基于卡尔曼滤波器组的燃气轮机多传感器故障诊断，具有结构简单、易实现等特点。易实现等特点。易实现等特点。

【技术实现步骤摘要】
一种燃气轮机多传感器故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及一种燃气轮机多传感器故障诊断方法，属于燃气轮机故障检测
。

技术介绍

[0002]传感器是燃气轮机测控系统的重要组成部分，其作用是通过测量燃气轮机各个参数进行闭环控制，并通过监视燃气轮机重要参数来保证其安全运行，如转子转速及部分气路部件的温度和压力。传感器会因为自身特性和外部环境的影响导致测量信号不可避免会有噪声和干扰信号，通过削弱传感器噪声影响来保证获取信号具有较高的精度，从而确保燃气轮机状态监控及故障诊断的精度。第四章建立的基于平衡流形模型的气路故障诊断系统中，测量噪声的取值直接影响卡尔曼滤波器的估计精度，因此本节对传感器的特性进行分析。
[0003]燃气轮机测量噪声产生的原因有很多，根据产生原因进行分类，测量噪声主要包括如下几个类型：固有噪声，燃气轮机运行时本身因气流脉动、流固耦合振动等因素引起的噪声。燃气轮机内部存在高温、高速转动的部件，许多小功率的干扰源叠加产生背景噪声。内噪声，由于测试系统不可避免地存在一个热噪声，传感器抖动/传输介质发生畸变、阻抗不匹配使得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种燃气轮机多传感器故障诊断方法，其特征在于具体步骤如下：步骤1：建立三轴燃气轮机非线性部件级模型；步骤2：给各个气路部件设置传感器测量指定参数；步骤3：对所述部件级模型进行稳态识别和动态识别；步骤4：选取调度变量建立平衡流形模型；步骤5：给予发动机和平衡流形模型相同的控制量，得到传感器参数的测量值与估计值；步骤6：所述参数的测量值与估计值经过卡尔曼滤波器计算残差得到故障指示变量。2.根据权利1所述燃气轮机多传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1中，采用牛顿
‑
拉夫逊迭代方法进行发动机非线性部件级模型迭代。3.根据权利1所述燃气轮机多传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤2中，针对三轴燃气轮机的各个气路部件：低压压气机、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮、动力涡轮，分别设置测量指定参数的传感器，并且其指定参数符合平衡流形模型的辨识。4.根据权利1所述燃气轮机多传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤3中，部件级模型的稳态识别和动态识别的方法：1)稳态识别：确定三轴燃气轮机的包线范围，对主燃油量进行小阶跃，记录下每个工作点的所需参数的稳态值。通过三次样条插值获得相邻工作点之间的稳态值。2)动态识别：针对每一个工作点，三轴燃气轮机的状态变量模型都可以表示为：式中，A、B、C、D均为待拟合矩阵；假设采样周期为Δt，将上述表达式进行离散化，则下一个采样周期估计Δx公式为：式中，为了提高动态识别得到的矩阵参数的精度，给予部件级模型2％扰动幅度的伪随机二进制(PRBS)燃油信号生成扰动数据，并定义偏差量数据矩阵：T
x
＝[Δx(1) Δx(2)
ꢀ…ꢀ
Δx(N)]T
y
＝[Δy(0) Δy(1)
ꢀ…ꢀ
Δy(N
‑
1)]利用一步最小二乘法计算获得待拟合矩阵：利用一步最小二乘法计算获得待拟合矩阵：由可得：
5.根据权利1所述燃气轮机多传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤4中，选取特定调度变量的优势：平衡流形模型是由线性化模型发展而来的一种模型。光滑非线性系统如下：式中，f(x，u)和g(x，u)为光滑函数，针对上述光滑对象，系统可以是非线性的，其平衡点的集合称之为平衡流形：{(x
e
，u
e
，y
e
)|f(x
e
...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐长城，邹涛，于兵，叶兵清，范天福，张煜华，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：