燃氣輪機故障診斷技術研究綜述與展望

（哈爾濱電氣股份有限公司，黑龍江 哈爾濱 150040）

1 當前國外相關方面的探索

自從上個世紀的中后期開始，由于傳感其工藝以及電腦科技等的快速進步，問題診斷工藝開始獲取了一定的成就。對于燃氣輪機來說，最先開始探索的是美國，該國在有關的許多方向上都是非常先進的，比如美國在航空和艦船燃汽輪機故障診斷領域也有自己的理論和技術優(yōu)勢。在研究中首先提出了應用統(tǒng)計分析和神經網絡濾波以提高來自于燃氣輪機本體的數據，同時采用神經網絡對燃機運行趨勢進行監(jiān)測，這樣就能夠分析發(fā)動機的特性等是不是出現了變化，最終形成合理的體系，對于問題開展詳細的應對活動。成功地使用了神經網絡獲取RR公司的RB21 1燃氣輪機數據，多層感知器、徑向基函數以及回歸神經網絡均被應用，闡述了徑向基函數神經網絡適用于回傳重要的發(fā)動機參數，傳感器故障監(jiān)測，以及發(fā)動機在較少的變量及獲取參數困難情況下的安全預測。除此之外，還有許多的資料也都講述了相關的問題診斷知識。 同樣使用了多類型的神經網絡，在振動信號的處理技術上采用小波分析的方法取得了較好的效果。

2 我們國家在這方面的分析探索

我國開始進入該項探索領域有一個大的前提，即該項設備大范圍的用到了軍用以及民用裝置中。此時由于其應用面積非常廣泛，所以才開始了對其問題的探索活動。不過因為發(fā)展時間的限制，目前的發(fā)展并不像國外一樣先進，而且多是集中在理論層次中，但是隨著許多全新的知識以及措施不斷的應用到問題的診斷工作中，所以其也取得了一定的成就，尤其是電腦科技的高速前進使得其發(fā)展到智能化的層次中。王永泓等人將模糊Petri網的知識表示系統(tǒng)用在燃氣輪機故障診斷專家系統(tǒng)中，在不確定知識表示和推理方面取得了很好的效果，并提出了綜合利用算法診斷、規(guī)則診斷和模型診斷等方法的混合智能診斷方法。翁史烈等在《基于熱力參數的燃氣輪機智能故障診斷》一文中提出了故障與征兆之間定量關系的求取方法，在這個背景中探索了神經網絡之類的應對措施。卜凱旗等在《在燃氣輪機發(fā)電機組的振動信號監(jiān)測與分析系統(tǒng)》研發(fā)了一套燃氣輪機振動監(jiān)測、故障診斷系統(tǒng)，它經由振動信息的探索研究，能夠盡快的分析出設備在運作時面對的不良問題，而且經由專家體系的分析，更好的指引活動，能夠同步獲取設備的運作狀態(tài)。使用這個體系不但能夠確保運作穩(wěn)定，同時還能確保具有非常優(yōu)秀的經濟性。

3 關于智能分析措施

通過全面的分析當前的體系狀態(tài)，我們發(fā)現問題診斷工藝獲取了非常顯著地成就。不過對于多個問題一起出現以及問題之間存在一定的關聯的時候，其處理方法還是有一定的局限性的。然而隨著智能化的發(fā)展，診斷技術得到了顯著地提升，彌補了上述的不足之處，合理的應對了以前的診斷措施在具體運行中的不利之處，很好的處理了復雜問題。

3.1 以規(guī)則為前提的專家體系診斷措施

這個措施是以規(guī)則為前提的，而所謂的規(guī)則是通過專家長久的工作經驗而得到的。這個措施的優(yōu)勢之處是它將知識的講解得非常明了，而且便捷，使用直接的知識表示和相對簡單的啟發(fā)式知識，診斷推理速度快；要求數據的存儲空間相對較小；易于編程和開發(fā)出快速原型系統(tǒng)。不過也有不好的地方，即它涵蓋的方面有局限。對于那些沒有出現過的問題等就無法應對了，此時很容易出現失誤等。

3.2 基于神經網絡的診斷方法

從映射的角度分析，故障診斷的實質是建立從征兆到故障源的映射過程。人工神經網絡的優(yōu)點是高度非線性、高度容錯和聯想記憶等。不過，將該網絡運用到問題分析中時，也有非常多的不利之處，這個措施是“黑箱”方法，無法反應體系自身的關聯，不能對診斷步驟開展全面的論述。網絡訓練時間較長，并且對未在訓練樣本中出現的故障無診斷能力，有時候還做出一些不正確的論述，都會導致它在具體活動中面對非常多的不利現象。

3.3 混合智能故障診斷方法

結合各種發(fā)動機的體系數值，該項措施的特征是融合多項措施，它是一個非常全面的體系。具體智能診斷方法的選用原則根據發(fā)動機各系統(tǒng)故障的征兆以及故障狀態(tài)下的歷史數據來決定。例如：模糊神經網絡是一種新型的神經網絡，其把模糊信息和神經網聯系到一起。不但能夠描繪物體中和模糊有關的內容，而且還有著非常優(yōu)秀的信息處理水平，還有自學的功效，在很多領域中獲取了顯著地成就。把模糊體系用到問題分析的時候，它最為顯著的優(yōu)勢是它有著描述模糊信息的水平，其推理非常的近乎于我們的思考狀態(tài)。以往的“存在”與“不存在”等二值邏輯不能很好地用來表示故障征兆測量參數的不確定性以及故障原因的嚴重程度，導致具體的診斷活動面對非常多的不利現象。通過選擇恰當的模糊隸屬函數，將測量參數表示成對某個模糊子集的隸屬度并傳遞給神經網絡進行診斷。獲取的是對多項問題的嚴重性的表達，此種現象可確保工作者選取的應對方法更加的合理有效。

結語

通過分析，我們發(fā)現該項診斷工藝對于促進設備的發(fā)展來講，意義非常的關鍵，它能節(jié)省費用。最近的時間中，我國以及國外的很多專家在分析相關的要素時，獲取了非常多的成就，形成了許多優(yōu)秀的診斷體系，不過這些體系都是不斷發(fā)展的，而且都牽扯到很多行業(yè)中的內容，進而確保了該項診斷工藝的探索也是全新的領域，所以在后續(xù)的探索的時候，要注意如下一些要素。

①對于問題機理的探索以及問題樣本的搜集等是當前探索的一大難點，要求相關的專家學者共同的努力奮斗。不管在什么時候，問題機理的分析探索都會帶動問題診斷工藝的進步。該項機理的分析將聚集在對于那些漸發(fā)問題的定量探索方面，研究判斷整個系統(tǒng)故障狀態(tài)的指標體系及其判斷閾值將是另一個重要方向。

②全面分析。燃氣輪機故障診斷需要向熱影響診斷、性能診斷、油液診斷、溫度診斷等的綜合診斷方向發(fā)展，其更加的合乎設備的故障分析特征以及當前的具體狀態(tài)。

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