燃气轮机气路故障建模方法

摘要

本发明燃气轮机气路故障建模方法，它包括如下步骤：①确定涡轮部件性能参数；②提出采用均方差指标值RMS(Root mean square)来判断选取涡轮部件中的简单性能参数；③根据公式，求解出的性能模型，计算出该型燃气轮机涡轮部件在不同运行工况下的性能参数及RMS指标值；④根据性能参数及RMS指标值选取简单性能参数和复杂性能参数。本发明克服了现有方法采用删减特性或采用子方阵的方法(子方阵的方法其实也是属于删减特性法)来规避故障方程的不可求解的问题的缺点，就如何选择简单性能参数和复杂性能参数提出具体的理论算法和技术依据。

说明书

技术领域

本发明属于船用燃气轮机气路故障诊断技术领域，具体涉及船用燃气轮机的气路故障建模方法。

背景技术

在燃气轮机故障分析过程中，一般将部件状态量表示为下述形式：

x＝x⁰(z)(1)

式中x＝(x₁，x₂，Λ，x_n)称为部件的状态量，而z＝(z₁，z₂，Λ，z_k)称为工作参数量。x⁰的上标0表示正常特性，式中x为因变量，z为自变量。

在燃气轮机故障建模过程中，状态量通常取为部件的性能参数，此时式(1)称为该状态量的性能方程。如压气机效率性能方程压气机折合流量性能方程

性能参数的数值要受到两类因素的影响：一类因素是自身部件尺寸的变化，也就是该部件本身的故障状态，这类影响表现在性能方程函数形式的变化上；另一类因素则是其他部件尺寸的变化，即其他部件的故障状态，这类影响表现在工作参数z的变化上。相对应的，可以把性能参数分为两类：一类像压气机效率η_C这种不仅取决于部件本身的尺寸，而且还与燃气轮机的工作参数(如燃气轮机转速和压气机流量)有关的性能参数，称为复杂性能参数。另一类与燃气轮机工作参数无关的性能参数则称为简单性能参数，如单轴燃气轮机的涡轮导向器出口面积A_T，而涡轮效率η_T本来也应该是个复杂性能参数，但是由于其特性变化比较缓慢，通常在燃气轮机正常运行过程中可以近似认为是一常数，故也可以将其近似看成是一个简单性能参数。复杂性能参数与简单性能参数的本质区别在于：对于简单性能参数，其数值变化直接反映了该部件的故障；而对于复杂性能参数，其数值不仅会由于自身部件的故障(尺寸变化)而变化，而且还会由于其他部件的故障(这些故障会引起该性能参数自身性能方程中工作参数的改变)而改变。这就是说，复杂性能参数的变化既可能是由于自身特性(特性的函数形式)变化的结果，也可能是非自身(其他部件)特性变化的结果。

燃气轮机的正常数学模型是由以下3大部分构成：①燃气轮机部件特性关系式；②燃气轮机部件匹配方程；③环境条件和控制策略。但是构建故障数学模型时，由于故障因子的个数大于方程的个数，所以导致故障模型为不可直接求解的亚定模型。以GT25000型船用三轴燃气轮机为例，故障模型的响应向量为其维数为24，而该燃气轮机的故障模型的方程个数为20，其个数小于未知数(也即是响应向量)的个数。

目前，在基于故障方程的燃气轮机气路故障诊断领域，目前文献([1]黄晓光.基于热力参数的燃气轮机故障诊断[D].上海：上海交通大学，2000.[2]Sampath S，Ogaji S O T，Singh R，et al.Enginefault diagnostics：an optimisation procedure(发动机故障诊断：一个优化方法)[J].Applied Energy，2002，73(1)：47-70.[3]翁史烈，王永泓.基于热力参数的燃气轮机智能故障诊断[J].上海交通大学学报，2002，36(2)：165-168.[4]Aretakis N，MathioudakisK，Stamatis A.Nonlinear engine component faultdiagnosis froma limited number of measurements using a combinatorial approach(采用联合方法的有限测量参数的发动机部件非线性故障诊断)[J].Transactions of the ASME，2003，125(3)：642-650.[5]Kamboukos P，Mathioudakis K.Comparison of linear and nonlineargas turbine performance diagnostics(燃气轮机性能诊断的线性和非线性方法对比)[J].Journal of Engineering for Gas Turbineand Power，2005，127(1)：49-56.[6]Ogaji S O T，Marinai L，Sampa th S，et al.Gas turbine fault diagnostics：a fuzzy logicapproach(燃气轮机故障诊断：一种模糊逻辑方法)[J].AppliedEnergy，2005，82(1)：81-89.[7]HAO Ying，SUN Jian Guo，YANGGuo Qing，et al.The application of support vector machines togas turbine performance diagnosis(支持向量机方法在燃气轮机性能诊断中的应用)[J].Chine se Journal of Aeronautics，2005，18(1)：15-19.[8]Lee S M，Choi W J，Roh T S，et al.Defectdiagnostics of gast urbine engine using hybrid SVM-artificialneural network method(基于改进支持向量机神经网络的燃气轮机故障诊断)[C].43rd AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint PropulsionConference and Exhibit.Cincinnati，OH，July 8-11，2007.[9]侯凤阳.基于人工神经网络的燃气轮机气路故障诊断研究[D].南京：南京航空航天大学，2007.[10]Seo D H，Choi W J，Roh T S，etal.Defect diagnostics of gas turbine engine using hybridSVM-ANN with module system in off-design condition(基于改进支持向量机神经网络和变工况条件下的燃气轮机故障诊断)[C].44th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference andExhibit.Hartford，CT，July 21-23，2008.[11]Kyriazis A，Mathioudakis K.Gas turbine fault diagnosis using fuzzy-baseddecision fusion(基于模糊决策融合的燃气轮机故障诊断)[J].Journal of Propulsion and Power，2009，25(2)：335-343.[12]Kyriazis A，Mathioudakis K.Enhanced fault localization usingprobabilistic fusion with gas path analysis algorithms(基于概率和气路分析融合方法强化故障定位)[J].Journal ofEngineering for Gas Turbines and Power，2009，131(4)：1-9.[13]Lee Y K，Mavris D N，Volovoi V V，et al.Afault diagnosis methodfor industrial gas turbines using Bayesian data analysis(基于贝叶斯数据分析方法的工业燃气轮机故障诊断方法)[J].Journalof Engineer ing for Gas Turbines and Power，2010，132(4)：041602(6p).)

以上方法主要是采用删减特性或采用子方阵的方法(子方阵的方法其实也是属于删减特性法)来规避故障方程的不可求解的问题，范作民等提出了简单性能参数和复杂性能参数的物理含义(范作民，孙春林，白杰.航空发动机故障诊断导论[M].北京：科学出版社，2004.)，但未就如何选择简单性能参数和复杂性能参数提出具体的理论算法和技术依据。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有背景技术的不足之处，而提供一种船用燃气轮机的气路故障建模方法。本发明方法就如何选择简单性能参数和复杂性能参数提出具体的理论算法和技术依据。

要解决的技术问题：由简单性能参数的定义和作用可知，为使该亚定模型转换为可直接求解的正定模型，需要确定4个简单性能参数，从而将不可解的亚定方程组转化为可解的正定方程组，进而便于燃气轮机气路故障诊断的实施。

本发明的目的是通过如下措施来达到的：燃气轮机气路故障建模方法，其特征在于它包括如下步骤：

①、确定涡轮部件性能参数为：高压涡轮效率η_HT、高压涡轮折合流量低压涡轮效率η_LT、低压涡轮折合流量动力涡轮效率η_PT，动力涡轮折合流量)；而标准化故障模型所需要选择的简单性能参数个数为4个，复杂性能参数2个；

②、提出采用均方差指标值RMS(Root mean square)来判断选取涡轮部件中的简单性能参数，如公式：

$\mathrm{RMS}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(\frac{D_{\mathrm{cal}}-D_{\mathrm{real}}}{D_{\mathrm{real}}}\times 100\%)}_i^2/N}$

式中，D_real为燃气轮机验收工况下的涡轮部件性能参数值，D_cal为燃气轮机各典型运行工况下的涡轮性能参数计算值，N为工况点的个数，RMS指标值反映了燃气轮机涡轮部件性能相对于验收工况的变化程度，涡轮部件性能变化程度越大，该性能参数的RMS指标值也就越大，将RMS指标值作为选取简单性能参数的判定指标；

③、根据所述的公式，求解出的性能模型，计算出该型燃气轮机涡轮部件在不同运行工况下的性能参数及RMS指标值；

④、根据性能参数及RMS指标值选取高压涡轮效率η_HT、低压涡轮效率η_LT、高压涡轮折合流量低压涡轮折合流量为简单性能参数；相应的，选取动力涡轮效率η_PT、动力涡轮折合流量性能参数为复杂性能参数。

考虑到压气机部件在燃气轮机运行过程中工作情况复杂、性能多变，在燃气轮机发生故障后，其性能参数值的变化要受到多方面因素的影响，故不将其选做简单性能参数。在单轴燃气轮机的气路故障研究方法的基础上，对所研究的船用三轴燃气轮机的涡轮部件特性进行了分析，并借此得到有关简单性能参数的选择技术。

本发明在定性分析和定量计算的基础上，提出采用均方差指标值RMS(Root mean square)来判断选取涡轮部件中的简单性能参数，因此相比已有的基于删减特性的燃气轮机故障方程诊断方法，能够更有效的解决燃气轮机的气路故障诊断模型不可求解的问题。

具体实施方式

下面详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅作举例而已。同时通过说明本发明的优点将变得更加清楚和容易理解。

本发明所研究的船用三轴燃气轮机的涡轮部件性能参数有6个(高压涡轮效率η_HT、高压涡轮折合流量低压涡轮效率η_LT、低压涡轮折合流量动力涡轮效率η_PT，动力涡轮折合流量)，而标准化故障模型所需要选择的简单性能参数个数为4个，则对于本发明所研究的燃气轮机来说，其简单性能参数的选取不能像单轴航空燃气轮机那样仅依靠经验来判断，故本发明提出采用均方差指标值RMS(Root mean square)来判断选取涡轮部件中的简单性能参数，如式(2)：

$\mathrm{RMS}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(\frac{D_{\mathrm{cal}}-D_{\mathrm{real}}}{D_{\mathrm{real}}}\times 100\%)}_i^2/N}---\left(2\right)$

式(2)中，D_real为燃气轮机验收工况下的涡轮部件性能参数值，D_cal为燃气轮机各典型运行工况下的涡轮性能参数计算值，N为工况点的个数。在这里，RMS指标值反映了燃气轮机涡轮部件性能相对于验收工况的变化程度，涡轮部件性能变化程度越大，该性能参数的RMS指标值也就越大，故我们可以将RMS指标值作为选取简单性能参数的判定指标。

根据式(2)，结合上述求解出的性能模型，我们可以计算出该型燃气轮机涡轮部件在不同运行工况下的性能参数及RMS指标值，如表1所示：

表1涡轮部件在不同运行工况下的RMS指标值

Tab.1The root mean square of turbine in variety operating condition

由表1可以看出，对应该型燃气轮机的涡轮部件，当运行工况改变时，与1.0验收工况下的参数值相比较，高压涡轮效率η_HT、低压涡轮效率η_LT、高压涡轮折合流量低压涡轮折合流量变化相对缓慢、其RMS指标值较小；而动力涡轮效率η_PT，动力涡轮折合流量变化相对则较为明显、其RMS指标值较大。故本发明选取高压涡轮效率η_HT、低压涡轮效率η_LT、高压涡轮折合流量低压涡轮折合流量为简单性能参数；相应的，选取动力涡轮效率η_PT、动力涡轮折合流量等性能参数为复杂性能参数。

需要说明的是：对于所属领域的技术人员来说，在不改变本发明原理的前提下，还可以对本发明作适当的改变和变形，这同样属于本发明的保护范围。