【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障预警，尤其是指一种燃气轮机故障预测方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
1、燃气轮机属于高度非线性的系统，由上万个零部件组成，每个零部件失效均会对燃气轮机的性能造成影响。由于燃机具有单机功率大、质量轻等优点，目前广泛应用于发电、舰船中。燃气轮机长期工作在高温、高压的变工况条件下，部件发生损坏概率极大，一旦发生故障，将会造成巨大的经济损失，甚至造成安全事故。因此，燃机故障预警对于燃机用户具有重大的意义。
2、故障预警方法通常可分为两大类，一种是基于模型的方法，另一种是基于数据驱动的方法。基于模型的方法主要是通过构建一个数学模型来描述燃气轮机的退化过程。燃气轮机的健康状态受制造、装配和运行环境等多种因素共同影响。通过机理模型精确地预测燃气轮机健康状态是非常困难的。
3、基于数据驱动的故障预测方法一般分为两个步骤：①在时域或时频域提取故障特征；②构建机器学习故障预测模型。目前最常用的网络有循环神经网络(recurrent neuralnetwork,rnn)、长短时记忆(long short-...
【技术保护点】
1.一种燃气轮机故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述提取常规特征参数包括：
3.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述深层特征参数的提取过程包括：
4.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述预处理包括归一化和标准化处理。
5.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述将所述常规特征参数和所述深层特征参数进行预处理后输入预先训练好的TCN-Attention模型中，得到预测结果包括：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种燃气轮机故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述提取常规特征参数包括：
3.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述深层特征参数的提取过程包括：
4.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述预处理包括归一化和标准化处理。
5.根据权利要求1所述的燃气轮机故障预测方法，其特征在于，所述将所述常规特征参数和所述深层特征参数进行预处理后输入预先训练好的tcn-attention模型中，得到预测结果包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：闫斌斌，章旋，白涛，王金建，
申请(专利权)人：中国联合重型燃气轮机技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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