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燃气轮机系统监控与气路故障诊断

胡锦才  
【摘要】:燃气轮机作为一个需要经常在严酷环境下工作的机器,不仅日常维护困难而且因为环境恶劣更容易发生各种各样的故障。一旦发生故障就会给机组带来重大的危害和损失,严重的时候会危及工作人员的安全。因此有效的燃气轮机监控和故障诊断平台不仅能够实现对数据的在线监测,还能够有助于运行人员及时发现轮机的异常;对出现的故障能及时发现和查明原因,并且有助于做好排查和维修工作;提高机组的安全运行机制,保障机组的正常工作。本文选用的研究对象为三轴燃气轮机,通过理解燃气轮机的基本工作原理,建立气路故障系数矩阵、对燃气轮机气路故障进行机理分析、研究故障诊断算法和设计燃气轮机监控和故障诊断系统,主要工作如下:(1)建立燃气轮机气路故障系数矩阵。首先对燃气轮机气路工作原理进行分析,获得气路系统性能参数之间的热力学公式,并且对所有关系式进行小偏差线性化;燃气轮机气路部件发生故障时引起的性能参数的变化是由两部分构成,提取出其中的独立变化量;再根据燃气轮机工作过程中的平衡关系式,建立故障系数矩阵。通过给定的设计点参数值,对故障系数矩阵进行求解,得到能够用于燃气轮机故障模拟的关系矩阵。(2)阐述故障发生机理,模拟气路故障并分析模拟结果。根据文献和资料,确定九种典型的燃气轮机气路故障:压气机叶片积垢、压气机顶端间隙增大、压气机叶片磨损、压气机叶片机械损伤、涡轮叶片热腐蚀、涡轮叶片积垢、涡轮叶片磨损、涡轮叶片机械损伤和燃烧室故障;对产生这些故障的机理进行分析,根据实验室的设计点参数,对燃气轮机故障矩阵系数进行计算,得到完整的故障矩阵,并对所有故障进行模拟,分析模拟结果,验证模拟的正确性。(3)将基于聚类算法的自适应模糊神经网络ANFIS系统应用到燃气轮机故障诊断中。首先根据故障信息传递原理,得到故障诊断的基本思路;接着论述了模糊推理系统的体系结构以及故障诊断原理。然后建立基于网格算法的自适应模糊神经网络ANFIS系统和基于减法聚类算法的自适应模糊神经网络ANFIS系统。用实验数据进行训练和测试,结果表明:二者都能快速有效的对燃气轮机气路故障进行诊断。通过比较,基于减法聚类算法的自适应模糊神经网络ANFIS系统更加优秀,训练时间更短,误差更小。(4)设计燃气轮机在线监控和气路故障诊断软件。以Labview为平台,搭建燃气轮机故障诊断系统;将整个系统模块化,分为三个模块进行设计:网络通信模块、数据管理模块和故障诊断模块。为了程序的高移植性和易读性,将所有的模块以子VI的形式进行设计,最后按照数据流将所有的子VI进行连接,构成最终的软件系统。并且通过半物理仿真平台对软件的可行性进行验证。


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