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Evolution strategy for gas-turbine fault-diagnoses

机译:燃气轮机故障诊断的进化策略

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摘要

The aim of this investigation is to be able to diagnose gas-path faults in gas turbines by minimising the differences between the observed and simulated data for the engine's behaviour. The simulated data are generated using a known set of faults as the input to the engine-behaviour aero-thermo model and an appropriate objective function is minimised to yield the best solution to the problem. The application of evolution strategy (ES) in the search for this minimum is an effective, flexible, robust and reliable way of solving engine-diagnostics problems. Adopting this approach leads to a considerable reduction in the overall time taken to obtain a convergent solution when compared with that required using a simple genetic-based algorithm.
机译:这项研究的目的是通过最小化发动机行为的观测数据与模拟数据之间的差异,从而能够诊断燃气轮机中的气路故障。使用一组已知的故障作为引擎行为航空热力模型的输入来生成模拟数据,并最小化适当的目标函数以提供对该问题的最佳解决方案。进化策略(ES)在寻求最低要求方面的应用是解决发动机诊断问题的有效,灵活,强大和可靠的方法。与使用简单的基于遗传算法的算法相比,采用这种方法可以显着减少获得收敛解所需的总时间。

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