燃气轮机故障诊断技术研究综述与展望
燃气轮机故障诊断技术研究与展望分析
燃气轮机故障诊断技术研究与展望分析发布时间：2023-03-30T03:33:30.463Z 来源：《福光技术》2023年4期作者：张浩1 杨雨2 [导读] 对燃气轮机进行了设备分析后，采用FTA和FMEA分析方法对已经划分好的设备层次进行故障的机理分析。
1.中国船舶集团公司第七〇三研究所 1.船舶与海洋工程特种装备和动力系统国家工程研究中心2.哈尔滨广瀚燃气轮机有限公司黑龙江省 150078摘要：在工业生产中，燃气轮机得到了广泛应用，具有热效率高、稳定性好、安全性强、绿色环保污染量小、便于机动使用等特点，因此在管道运输、交通运输、航空与航海等行业应用广泛。
但是，燃气轮机运转部件精密、内部结构复杂，在实际运行阶段由于各方面因素影响而诱发运行故障，导致其使用价值大打折扣。
为了使上述问题得到有效避免，则需要做好燃气轮机故障诊断工作。
关键词：燃气轮机；故障诊断技术；展望分析1燃气轮机故障知识对燃气轮机进行了设备分析后，采用FTA和FMEA分析方法对已经划分好的设备层次进行故障的机理分析。
根据故障的类型划分为结垢类故障、腐蚀磨损类故障、堵塞类故障、阀门开度不当类故障、不稳定流体类故障、辅助系统类故障，共6种故障类型、10类燃气轮机典型故障模式。
6类故障类型具体如下所示：（1）结垢类故障：设备运行时需要不断的吸入空气，空气即使经过处理还是会有细小微粒存在，细小微粒被吸附在叶片表面，并不断积累最终导致设备发生结垢类故障，结垢类故障主要包括压气机叶片结垢、透平叶片结垢；（2）磨损腐蚀类故障：磨损腐蚀是指通流部分受到气流中较硬颗粒的磨损以及湿度较大空气中的盐、酸和一些腐蚀性物质，对叶片造成腐蚀，腐蚀磨损类故障主要是透平叶片腐蚀；（3）堵塞类故障：从燃机电厂运行经验来看，燃料喷嘴阻塞是比较高发的故障之一，堵塞会导致喷嘴到燃烧室的燃料分配不均，堵塞类故障主要是燃料喷嘴堵塞；（4）阀门开度不当类故障：阀门开度不当类故障包括IGV开度不当、防喘放气阀故障和燃烧室旁路阀故障；（5）不稳定流体类故障：故障特征有流量、压力等特征参数的大幅波动，不稳定流体类故障包括燃烧室压力波动、压气机喘振；（6）辅助系统类故障：燃气轮机作为复杂设备，除了压气机、燃烧室、透平三大部件外，还拥有辅助系统。
汽轮机故障诊断技术的发展与展望
汽轮机故障诊断技术的发展与展望摘要：运行过程中的汽轮机往往具备时间长、负荷大的特点，如果汽轮机的部件出现磨损现象，一旦超出其承受的最大限度，那么会造成安全故障问题，从而威胁人身安全和造成财产损失。
引起汽轮机的故障因素比较多，只有注重平时的维修和防护，并且迅速检修存在的故障问题，才可以避免故障问题或事故的出现。
本文对汽轮机故障诊断技术的发展进行了分析，以供相关人士参考。
关键词：汽轮机；故障诊断技术；发展引言：汽轮机故障诊断是汽轮机应用于工业生产中重要的维修工作，针对当前故障诊断中存在的问题，能够在基于未来故障诊断机理深入应用，信息化诊断技术应用，以及诊断仿真技术以及全方位诊断检测技术等方面，整体上为故障诊断发挥重要的作用。
一.汽轮机故障诊断技术概述汽轮机是大型旋转机械，能够将高温、高压蒸汽具有的机械能转换成汽轮机转子旋转的机械能，然后驱动发电机进行发电。
所以汽轮机在电厂的日常生产中占有十分重要的地位。
由于各方面因素的影响，汽轮机在实际的运行中十分容易出现故障，所以研究分析汽轮机故障诊断技术是十分必要的。
研究分析汽轮机故障诊断技术只要有以下几个方面的意义：首先能够及时掌握设备状态，对设备运行异常及早发现并采取措施，减少故障发生的概率；第二是一旦发生故障能够记录相应的故障数据，对其进行研究并作为日后同类型事故处理的参考；第三是通过分析设备异常状态并采取适当措施，能够进行设备状态的及时调整，为汽轮机的维修提供科学依据；第四是通过机器数据能够更加了解机器性能，便于更好地改进设备设计，提高铲平质量；第五是通过汽轮机运行状态的变化了解机器设备的性能，便于对汽轮机的管理。
二.汽轮机故障诊断中存在的问题1.检测方式存在问题汽轮机故障诊断技术目前存在的最为主要的问题则是存在于检测方式应用中的问题。
检测方式应用是否科学对于汽轮机故障诊断的精确性起着保障作用。
但是，我国当前在汽轮机故障诊断中，由于故障诊断技术和检测方式整体上应用水平比较低，所使用的手段方式比较落后，对于检测现代化汽轮机结构的变化进行高效率的诊断是不利的。
燃气轮机故障诊断技术研究
燃气轮机故障诊断技术研究燃气轮机作为一种高效节能的发电设备，被广泛应用于航空、军事、工业等领域。
但是在长期使用过程中，难免会出现故障，影响燃气轮机的工作效率。
因此，燃气轮机故障诊断技术的研究和应用就显得尤为重要。
一、燃气轮机故障诊断技术的需求燃气轮机故障诊断技术的研究和应用主要是为了解决以下几个问题：1. 提高燃气轮机的可靠性和安全性燃气轮机所承担的任务一般都非常重要且高度复杂，因此，需要通过故障诊断技术来提高其可靠性和安全性，确保它能够正常发电。
2. 降低维修成本通过系统故障诊断，能够尽早发现燃气轮机存在的问题，并提供准确的状态估计和诊断结果，帮助维护人员快速定位故障原因，从而有效降低维修成本。
3. 延长燃气轮机的使用寿命故障诊断技术可以有效延长燃气轮机的使用寿命，提高其工作效率，实现更为可持续的发电。
二、燃气轮机故障诊断技术的研究方向1. 信号处理技术信号处理技术是燃气轮机故障诊断技术的关键，其主要目的是通过对燃气轮机输出信号的处理，提取有用信息，识别出故障信号。
目前，广泛应用的信号处理技术包括小波变换、周期图谱、功率谱密度以及滤波器等，这些技术能够有效地实现预测、监测和诊断等功能。
2. 数据挖掘与分析数据挖掘和分析技术可以通过分析燃气轮机输出数据，提取包含故障特征的数据模型。
它可以识别数据测量和预测，并根据数据模型推断出故障原因。
数据挖掘和分析技术适用于复杂的燃气轮机系统，并支持故障诊断的准确性和可靠性。
3. 智能诊断技术智能诊断技术是一种新兴的故障诊断技术，其主要应用于燃气轮机系统的高效工作。
通过人工智能算法的优化和应用，如神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，可以更有效地实现复杂燃气轮机故障诊断，并提高预测模型的准确性和精确性。
三、燃气轮机故障诊断技术案例分析近年来，燃气轮机故障诊断技术已经逐渐呈现出良好的应用前景，并在实践中得到了广泛应用。
如下案例便是优秀的燃气轮机故障诊断案例分析。
燃气轮机的涡轮进气温度是影响燃气轮机性能的一个重要参数。
燃气轮机故障诊断技术
燃气轮机故障诊断技术燃气轮机故障诊断技术摘要：本文主要探讨了燃气轮机故障诊断技术在国内外的探索情况，进而分析了燃气轮机故障的常见类型和主要的问题，最后重点分析了当前燃气轮机故障诊断的智能技术。
关键词：燃气轮机，故障诊断技术，故障树，检修前言在燃气轮机运行的过程中，依然存在很多的故障问题，如果不能够采取有效的故障诊断技术，就难以保证燃气轮机故障的有效解决，所以，分析燃气轮机故障诊断技术非常有必要。
1、燃气轮机故障诊断技术故障树法和条件准则法在燃气轮机故障诊断中的应用1．1建立燃气轮机失效故障树本研究从燃气轮机的主要故障机理及失效模式入手，通过研究分析工程实践中记录的燃气轮机故障失效模式及现场维修案例，寻求燃气轮机故障案例的直接原因、间接原因，乃至根本原因，从分析失效因果关系中的顶事件开始直至寻找导致故障发生的底事件，由果及因、自下而上进行，以5类常见的故障失效模式(启动系统、轴承故障、叶片断裂、控制系统故障和燃烧室故障)为中间事件，以循序渐进地找出每类事件发生的所有可能出现的原因，并分解到基本事件为止。
由于燃气轮机的故障特点与其他动力设备的故障特点存在一定不同，燃气轮机各组件之间存在复杂的逻辑关系，从而产生复杂故障模式关系;同时，燃气轮机的故障具有很大的随机性和突发性。
故障树分析法能够根据故障产生和发展的逻辑关系以及故障模式关系进行故障树分析，并得到系统所有的故障原因和故障发生部位。
因此，故障树分析法比较适合于燃气轮机的故障诊断研究。
1.2基于条件规则的燃气轮机故障树法研究由于传统的燃气轮机故障树法存在一定的模糊性和不确定性，对故障诊断结果的精度产生不良影响，本研究提出一种基于条件规则的燃气轮机故障树法对传统的燃气轮机故障树法进行技术改进，以提高故障诊断结果的精度。
基于条件规则的故障树分析法就是在故障树的中间事件和底端事件上，增加一定的条件规则，进行物理和逻辑判断，所添加的条件规则可以为单步判断，也可以分多步进行精确判断，确定故障树每个分支的诊断选择，以便准确地得出故障发生的原因和故障部位。
汽轮机故障诊断技术的发展与展望
汽轮机故障诊断技术的发展与展望摘要：回顾和总结了国内外汽轮机故障诊断技术的发展情况，指出了目前在汽轮机故障诊断研究中存在的问题，并从检测技术、故障机理等七个方面分析了今后可能取得进展的研究方向。
关键词：汽轮机故障诊断监测0．引言二十世纪以来，随着工业生产和科学技术的发展，机械设备的可靠性、可用性、可维修性与安全性的问题日益突出，从而促进了人们对机械设备故障机理及诊断技术的研究。
汽轮发电机组是电力生产的重要设备，由于其设备结构的复杂性和运行环境的特殊性，汽轮发电机组的故障率不低，而且故障危害性也很大。
因此，汽轮发电机组的故障诊断一直是故障诊断技术应用的一个重要方面。
本文回顾国内外汽轮机故障诊断的发展概况，并在总结目前研究状况的基础上，指出了在汽轮机故障诊断研究中存在的问题，提出了今后在这一领域的研究方向。
1．国内外发展概况早期的故障诊断主要是依靠人工，利用触、摸、听、看等手段对设备进行诊断。
通过经验的积累，人们可以对一些设备故障做出判断，但这种手段由于其局限性和不完备性，现在已不能适应生产对设备可靠性的要求。
而信息技术和计算机技术的迅速发展以及各种先进数学算法的出现，为汽轮机故障诊断技术的发展提供了有利的条件。
人工智能、计算机网络技术和传感技术等已经成为汽轮机故障诊断系统不可缺少的部分。
1．1．国外发展情况美国是最早从事汽轮机故障诊断研究的国家之一，在汽轮机故障诊断研究的许多方面都处于世界领先水平。
目前美国从事汽轮机故障诊断技术开发与研究的机构主要有EPRI及部分电力公司，西屋、Bently、IRD、CSI等公司[1]。
美国Bechtel电力公司于1987年开发的火电站设备诊断用专家系统在进行分析时不只是根据控制参数的当前值，而且还考虑到它们随时间的变化，当它们偏离标准值时还能对信号进行调节，给出消除故障的建议说明，提出可能临近损坏时间的推测。
美国Radial公司于1987年开发的汽轮发电机组振动诊断用专家系统，在建立逻辑规则的基础上，设有表征振动过程各种成分与其可能故障源之间关系的概率数据，其搜集知识的子系统具有人-机对话形式。
燃气轮机故障诊断技术研究综述与展望
关 键词 ： 燃 气轮 机 ： 故 障诊 断 ； 人 工智 能 中图分 类 号 ： Ｔ Ｋ ４ ４ １ ＋ ． ４ ９
文献 标 识码 ： Ａ 析， 更好 的指 引活 动 ， 能 够 同步获取 设备 的 运 作状 态 。使 用这 个体 系不但 能够 确保 运 作 稳定 ，同时 还能 确保 具有非 常优 秀 的经 济性。 ３关 于智能 分析措 施
摘 要： 对 于燃 气 的汽轮 机 来说 ， 当前 的 关键 任 务 就是探 索优 秀的 问题诊 断方 法。 其 对 于提 升设备 的经 ． 济ｌ ｝ 生 等 有 着非 常关键
的作 用 。文章 分析 了该 项诊 断 工艺 的发展 状 态 ， 而且 对 多项措施 进 行 了总 结 ， 阐述 了其具 体 的特 征 ， 并且 分析 了它在 今 后 时
神经 网络 获取 Ｒ Ｒ公 司 的 Ｒ Ｂ ２ １ １ 燃气 轮 机数 据 ， 多 层感 知器 、 径 向基 函数 以及 回归 神经 网络均 被应 用 ，阐述 了径 向基 函数 神 经 网络 适用 于 回传 重要 的发 动机 参 数 ， 传 感器故障监测，以及发动机在较少 的变量 及获 取参数 困难 情况 下 的安 全 预测 。除此 之外 ，还有许多的资料也都讲述了相关 的 问题 诊 断知 识 。 同样 使 用 了多 类 型 的神 经 网络 ，在 振动信 号 的处理 技术 上采用 小 波分析 的方法 取得 了较 ห้องสมุดไป่ตู้ 的效果 。 ２我们 国家在这 方面 的分析探 索 我 国开 始进入 该项 探索 领域 有一个 大 的前提 ，即该 项设 备大 范 围的用 到 了军 用 以及 民用装 置 中。此 时 由于 其应 用面积 非 常广泛 ，所 以才 开始 了对其 问题 的探索 活 动。 不过 因为发展 时间 的限制 ， 目前 的发 展 并 不像 国外 一样 先进 ，而且 多是集 中在 理 论 层次 中 。但 是 随着许 多全新 的知 识 以及 措 施 不 断的 应用 到 问题 的 诊 断工 作 中 ， 所 以其也 取得 了一定 的成 就 ，尤 其是 电脑 科 技 的高 速前进 使得 其发 展到智 能化 的层 次 中。 王 永泓等 人将模 糊 Ｐ ｅ ｔ ｒ ｉ 网的知识表 示 系统 用在 燃气 轮 机故 障诊 断 专家 系 统 中 ， 在 不确定 知识 表示 和推 理方 面取得 了很 好 的效果 ， 并提 出 了综 合 利用算 法诊 断 、 规 则 诊 断和模 型诊 断等 方法 的混合 智 能诊断 方 法。 翁史烈 等在《 基 于热力参 数 的燃气轮 机 智 能故 障诊 断》一 文 中提出 了故障 与征 兆 之 间定 量关 系的求 取方 法 ，在 这个 背景 中 探 索 了神经 网络之 类 的应对措 施 。 卜 凯 旗 等在 《 在 燃气 轮机 发 电机 组 的振动 信号 监 测 与分 析系 统》研 发 了一 套燃 气轮 机振 动 监测、 故 障诊 断系统 ， 它 经 由振 动信 息 的探 索 研究 ，能够 尽快 的分 析出设 备在 运作 时 面 对的不 良问题 ，而且经 由专 家体 系 的分
论文浅谈汽轮机故障诊断技术及其发展方向
论文浅谈汽轮机故障诊断技术及其发展方向
汽轮机故障诊断技术是保障汽轮机运行安全和可靠性的重要手段。
以下是对汽轮机故障诊断技术及其发展方向的简要讨论：
1. 传统故障诊断技术：传统汽轮机故障诊断技术主要依赖于人工经验和常规检测手段，如振动、温度、压力等传感器的数据分析。
这些方法在一定程度上能够发现常见故障，但对于复杂故障的诊断和提前预警能力有限。
2. 智能化技术的应用：近年来，随着人工智能、数据挖掘和机器学习等技术的发展，智能化故障诊断技术逐渐引入汽轮机领域。
通过建立模型、分析大数据，它能够自动化地对汽轮机的运行状态进行监测和预测，提高故障诊断的准确性和速度。
3. 基于机器学习的故障诊断：机器学习技术在汽轮机故障诊断中有着广泛的应用。
通过训练算法和模型，机器学习可以从大量的数据中学习并识别潜在的故障模式，实现对故障的智能诊断和预警。
4. 基于物联网的远程监测：物联网技术的应用为汽轮机故障诊断带来了新的可能性。
通过传感器网络和网络连接，可以对汽轮机的运行状态进行实时监测和远程诊断，及时发现潜在的故障并采取相应的措施。
5. 故障预测与维护优化：未来的发展方向是将故障诊断技术与预测分析相结合，实现对汽轮机故障的提前预测和维护优化。
通过对历史数据、运行参数和环境因素进行综合分析，可以建立预测模型，以提前发现故障迹象并进行相应的维护预案。
总的来说，汽轮机故障诊断技术的发展方向是智能化、自动化和远程化，以提高故障诊断的准确性和效率，降低运营成本，确保汽轮机的安全和可靠运行。
同时，随着新兴技术的不断涌现，如物联网、大数据分析等，未来还将有更多创新性的故障诊断技术不断出现。
汽轮机故障诊断技术的发展与展望
汽轮机故障诊断技术的发展与展望汽轮机在电力领域的作用十分重要，但是由于汽轮机的结构复杂，系统设计的各方面因素比较多，运行环境存在一定的特殊性，所以汽轮机出现故障的几率比较高，一旦出现故障造成的危害也比较大，所以应用汽轮机故障诊断技术是十分重要的，其能够通过汽轮机的状态和行为等进行综合的故障判断，根据相关数据信息定性故障，判断故障产生原因和机理，制定解决方案并最终排除故障。
标签：汽轮机；故障诊断技术；分析1汽轮机故障诊断技术的发展1.1信号的采集与分析对于汽轮机在工作中，由于其工作环境比较特殊，要求具有更完善的汽轮机故障的诊断，对汽轮机诊断系统中的传感器要求比较高。
目前对于传感器性能的研究中，倾向于提高传感器的可靠性和开发新型的传感器，但也有一部分侧重于加强传感器诊断故障的性能，从而减少诊断失误和漏诊率，并采用信息进行诊断融合。
1.2故障的机理和诊断故障的机理指的是对汽轮机故障进行分析时，明确故障的产生原因和本质，针对故障机理进行分析，能够很好的进行故障的了解，是汽轮机故障诊断技术的基础技术，所以对于故障机理的分析时，应该对故障的规律、征兆以及类型进行全面的分析。
对于汽轮机故障的诊断时，主要采用对比以及统计和逻辑的诊断方式。
诊断策略比较常用的是模糊诊断、模式识别、人工神经网络和专家系统。
2汽轮机故障诊断中存在的问题2.1检测方式问题现阶段，我国的汽轮机故障诊断技术没有进行合理的完善，在对汽轮机故障诊断过程中还存在很多问题。
在对汽轮机故障进行检测时，通常是采用推理算法的方式，这种汽轮机故障检测方式不能在一定程度上获取要发生故障的征兆，从而做好事先预防。
比如运行中转子表面温度检测、内缸螺栓断裂检测等都缺乏有效的检测手段。
2.2复杂故障的处理汽轮机故障诊断的首要工作就是要了解汽轮机产生故障的机理，对汽轮机故障产生的原因要进行仔细的分析与确诊。
由于汽轮机的结构比较特殊，汽轮机的故障也比较复杂，如果维修人员不能够清楚的了解汽轮机故障的机理，就不能够对其故障进行比较透彻的分析，比如说在非稳定热状态下轴系的弯扭复合振动问题等，最后致使汽轮机故障诊断中出现问题，阻碍着汽轮机诊断技术的发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
［］ ９ 在研究 中首先提 出了应用统计分析和神经网络滤波 以提
０ 前
言
高来 自于 燃 气 轮机 本 体 的数 据 ， 同时 采 用 神 经 网络 对 燃 机 运
行趋势进行监测 ， 以诊 断出发动机 性能 的改 变 ， 最后 建立 了 燃气轮机作为新 型的动力设 备 ， 有结构 紧凑 、 行平 具 运 稳、 安全可靠 、 以快速启动并带动负载 ， 可 具有 较高的热效率 等优点 ， 日益受到人 们的重视 ， 应用范 围也越来越 广。燃 气 轮机在航空航 天领域 是独一无 二 、 可替代 的动力设备 ； 不 在 航海 和 陆 上 交通 领 域 也 占有 越 来 越 重 要 的 地 位 ， 于 其 较 高 由
分 析 了 各 自的特 点并 对 其 前 景 进 行 了展 望 。 关键 词 ： 气轮 机 ； 障诊 断 ； 工 智 能 燃 故 人
分类号 ：Ｋ ７ Ｔ ４８
文献标识码 ： Ａ
文章编 号：０ １ ８４ ２ １ ） １ ０ １ ３ １０ － ８ （００ Ｏ － ０ － ５ ０ ０
Ｔ ｅＲ ｓａｃ ｅｖｅ ｎ ｒｓｅ ｔ ｏ ｓＴ ｒｉｅＦ ｕｔＤｉ ｎ ｓｓＴ ｃ ｎｑ ｅ ｈ ｅｅｒｈＯｖｒｉｗ ａ ｄＰｏｐｃｓ ｆ ｕｂｎ ａ ｌ ａ ｏｉ ｅｈ ｉｕ Ｇａ ｇ
第５ ２卷 第 １期
２１ ００年 ２月
汽
轮
机
技
术
Ｖ０ ． ２ Ｎｏ １ Ｉ５ ．
Ｆｂ２ ０ ｅ ． ０１
ＴＵＲＢＩ ＮＥ ＴＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ
燃 气 轮机 故 障诊 断技术 研 究综 述 与展 望
谢 春玲 ， 景 民 戴
（ 尔滨工业 大学 ， 尔滨 １ ００ ） 哈 哈 ５０ １
摘 要 ： 究 先进 的故 障 诊 断技 术 对 燃 气 轮机 精 确 测 定 系 统 内 的 故 障 是 其 主要 的 发 展 方 向 ， 对 提 高 燃 气 轮 机 的 经 研 这
济性能具有重要的意义。介绍了国内外燃气轮机故障诊 断技术研究 的发展现状 ， 并对各种研究 方法进行 了归类 ，
Ｘ Ｅ Ｃ ｕ —ｎ ， Ａ ｉ — ｎ Ｉ ｈ ｎｌ ｇ Ｄ Ｉ ｎ ｍｉ ｉ Ｊｇ
（ ｒｉ ｎ ｔｕｅ Ｕ ｉｅｓｔ Ｈａｂｎ Ｉｓｉ ｔ ｎｖ ｒｉ ｔ ｙ．Ｈａｂｎ １ ０ ０ ， ｈｎ ） ｒ ｉ ０ Ｃ ｉａ ５ ｌ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｒ ｓ ａ ｃ ａ ｖ ｎ ｅ ｆ ｕｔ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｔｃ ｎ ｑ ｅ ｆ ｒ ｇ ｓ ｕ ｂ ｎ ｏ ｍｅ ｕ ｅ ａ ｃ ｒ ｔｌ ａ ｌ ｉ ｓ ｓｅ ｉ ｍａｎ ｓｒ ｃ ： ｅ ｅ ｒ ｈ ｄ ａ ｃ ａ ｌ ｉｇ ｏ ｉ ｅ ｈ ｉｕ ｏ ａ ｔｒ ｉ ｅ ｔ ａ ｒ ｃ ｕ ａｅｙ ｆｕ ｔ ｎ ｙ ｔ ｍ ｓ ｓ ｉ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｅ ｄｎ ．Ｉ ｉ ｖ ｒ ｏ ａ ｔ ｏ ｉ ｒ ｖ ｃ ｎ ｍｙｏ ｅｇ ｓｔ ｒ ｉ ｅ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｈ ａ ｉ ｇ ｔ ｓ ｅｙ ｉ ｍｐ ｆ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｏ ｏ ｆ ｈ ａ ｕ ｂｎ ．Ｔｈ ａ ｅ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ｔ ｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｔｔ ｌ ｎ ｔ ｔ ｅｐ ｐ ｒｉ ｔ ｕ ｅ ｅ ｅｏ ｉ ｇ ｓ ｅ ｏ ｈ ａ ｏ ａ ｔｒ ｉ ｅ ｎ ｕ ｃ ｕ ｔ ａ ｄ ｏ ｅｇ ｆｇ ｓ ｕ ｂ ｎ ｉ ｏ ｒ ｏ ｎｒ ｙ ｎ ｆｒ ｉｎ， ｃ ａ ｓ ｅ ｌ ｔ ｆ ｒ ｓ ａｃ ｍｅｈ ｄ ． Ａ ｌ ｌ ｉ ｄ ｏ ｓ ｅ ｅ ｒｈ ｓ ｆ ｉ ｏ ｔｏ ｓ ｌ ｍｅｈ ｄ ｗ ｒ ａ ａｙ ｅ ｔｅｒ ｔｏ ｓ ｅ ｅ ｎ ｌｚ ｄ ｈ ｉ
成功 地 使 用 了神 经 网络 获 取 Ｒ Ｒ公 司 的 Ｒ ２ １ 气 轮 机 数 Ｂ１燃
据， 多层感知器 、 向基 函数以及回归神经 网络均被应用 ， 径 阐
述 了径 向基 函 数神 经 网络 适 用 于 回传 重 要 的 发 动 机 参 数 ， 传
感器故障监测 ， 以及发动机在较少的变量及获取参数困难情 况下 的安全预测。文献 ［ １ 给 出了燃 气轮机诊断 的 尔曼 １］ 滤波方法和神经网络方法 ， 阐明 了卡尔曼滤波方法优于神经 网络方法 。文献［２ 分别采用 了傅立 叶神经网络 和单隐层 １］ 神经 网络两种较新颖的方法对故障进行分类 ， 并将这两种神 经网络应 用于 Ｆ ０ ４４燃气轮机部件 的故 障诊断 ， 到 了成功 得 的结果 ， 并说明了这种网络优于反馈 网络 。文献［ ３ 研究 了 １］
ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｒｐｅ ｔｖ ｓ ｗｅ ｅ ｐ ｏ ｐ ｃｅ ｈ ｒｃ ｅｉｔｃ ｎ ｈ ｅ ｓ ｃ ｉｅ ｒ ｒ ｓ ｅ ｔｄ． Ｋｅ ｒ ｓ： ａ ｕｒ ｎｅ；ｆ ｕｌ ａｇ ｓｓ；ａ ｔｆｃａｌｉ ｔ ｌｉ ｎ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ｇ ｓｔ ｂｉ ａ ｔｄｉ ｎｏ ｉ ｒｉ ｉ ｎ ｅｌｇｅ ｃ ｉ
一
行， 避免或及时诊断处理燃气轮机运行故 障就显得越来越重
要 。 由于燃 气 轮 机 状 态 监 控 和 故 障 诊 断 能 大 大 提 高 机 组 运 行 的安 全 性 和可 靠 性 ， 幅度 降 低 维 护 和 维 修 成 本 ， 以 燃 大 所 气轮 机 故 障诊 断模 型 的 研 究 有 着 重 要 的 理 论 意 义 和较 高 的 应 用价 值 ： 。
的热 效 率 较 小 的排 气 污 染 ， 电 力 和 能 源 部 门 也 日益 成 为 原 在 动机 的主 流产 品 ， 它们 一 旦 出现 故 障 或 发 生 事 故 就 会 给 生 产 经 营带 来 严重 的影 响 。 因 此 维 护 燃 气 轮 机 在 正 常 状 态 下 运
诊断专家系统 ， 并对燃 机故 障给出维护运行建议。文献［ Ｏ １］