燃气蒸汽联合循环发电机组故障诊断方法研究及应用

摘要

随着我国燃气-蒸汽联合循环发电技术的快速发展，我国沿海地区兴建了一大批联合循环发电厂，由于这些机组结构复杂、工作参数高、存在经常变负荷等情况，机组容易发生各类故障，因而开展针对联合循环系统的故障诊断研究对于电厂的安全可靠运行至关重要。
　　 本文的研究内容可以分为两个模块，一个是针对电厂内重要传感器的故障诊断模块，由于传感器的测量数据是被辅助决策系统用来计算机组的性能及相应决策的，传感器的准确性和可靠性必须得到保证，而某些传感器工作在高温、高压、高腐蚀及交变负荷等恶劣环境下，常会发生各类故障。本文通过机理成组分析并基于历史数据建立了待诊断传感器与相关传感器的数学模型，实现了测量数据的实时监测，提出的NN-PLS方法既定量筛选了机理分组中有效的相关变量，又采用了参数少、非线性拟合能力好的样条变换PLS模型用来在线预测待诊断传感器理想值，为滑动窗口阈值法检测及诊断相应故障创造了条件。本文以测量相对准确的燃机有功功率测点为例，对上述方法进行了验证，结果表明，NN_PLS模型在不同负荷段均有良好的预测精度，在合理设置阈值和窗口长度时，滑动窗口阈值法能够有效地检测出各类典型传感器故障的发生位置和故障类别。另一个模块是对燃气轮机通流部分的故障诊断模块，经过对典型气路故障类型及其对应特性参数的变化分析，采用了相似流量参数作为透平故障的诊断依据，并选取不同时期的三组已知故障状态的电厂实际数据作为验证样本进行了相应计算，诊断结果与已知故障状态一致，证明了诊断方法的有效性。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题的背景及意义

1．2 课题的研究现状

1．2．1 故障诊断及容错控制的发展史

1．2．2 故障诊断的主要任务

1．2．3 故障检测诊断的主要方法

1．2．4 联合循环机组故障诊断适用方法分析

1．3 本文主要研究内容

1．3．1 传感器故障诊断模块

1．3．2 燃气轮机通流部分故障诊断模块

2 联合循环发电机组的构成及故障诊断内容

2．1 联合循环机组的系统构成

2．2 待诊断传感器的选择

2．3 传感器测量参数机理分组

2．4 本章小结

3 传感器测量参数拟合方法研究

3．1 线性偏最小二乘方法

3．1．1 线性偏最小二乘方法的理论推导

3．1．2 交叉有效性原则

3．2 基于样条变换的偏最小二乘回归建模

3．2．1 建模思路

3．2．2 建模步骤

3．3 神经网络建模方法

3．3．1 BP神经网络

3．3．2 径向基(RBF)神经网络

3．3．3 广义回归神经网络(GRNN)

3．4 传感器测量数据拟合适用方法分析

3．5 基于NN-PLS的数据驱动建模方法

3．6 本章小结

4 NN-PLS模型拟合效果分析

4．1 已知数学模型的算例分析

4．1．1 建立待拟合的数学模型

4．1．2 筛选相关变量

4．1．3 基于样条变换PLS建模

4．1．4 预测效果及精度测试

4．2 燃机有功功率传感器应用案例分析

4．2．1 训练样本的选取

4．2．2 GRNN筛选相关变量

4．2．3 基于样条变换的PLS离线建模

4．2．4 预测效果及精度测试

4．3 本章小结

5 传感器故障的在线检测及故障诊断

5．1 在线模块的功能及实现方法

5．1．1 测量数据实时预测

5．1．2 故障检测

5．1．3 故障分类判别

5．2 故障检测及诊断仿真

5．3 本章小结

6 燃气透平通流部分故障诊断

6．1 概述

6．2 常见通流部分故障分析

6．3 故障诊断方法分析

6．3．1 压气机诊断可行性分析

6．3．2 燃气透平通流部分的诊断方法分析

6．4 实例验证诊断效果

6．5 本章小结

7 总结与展望

7．1 总结

7．2 展望

参考文献

作者简历