Fault Detection and Diagnosis for Gas Turbine Based on Information Entropy Models.pdf

1、隨著科學技術的發(fā)展，人們正不斷嘗試克服一系列的阻礙去進行更加高效和精確的生產。這種不間斷的創(chuàng)新已經到了維護領域，能夠監(jiān)測一些大型、復雜的設備的運轉情況以及預測可能的故障的發(fā)生。特別的，對于電站來說這一點就顯得極其重要，它可以說是電廠在一段時間運行維護的一個核心問題。因此，燃氣輪機的異常檢測和故障診斷成為一個遞歸問題，以避免生產發(fā)生問題，并且不斷優(yōu)化以提高其使用壽命。由于燃氣輪機必須在惡劣的條件下工作，如隨著運轉時間的增加溫度的升高，高轉

2、速，高壓以及惡劣環(huán)境的傳遞等問題，會增加燃氣輪機故障發(fā)生的幾率。這些問題很有可能引發(fā)安全問題，同時設備故障導致的生產的停滯甚至機組停機都會導致嚴重的經濟損失。
　　燃氣輪機的異常檢測和故障診斷包括一系列的健康監(jiān)測方法。本文主要從Shannon信息論的角度進行研究。首先，應用早前提出的統(tǒng)計方法，基于互信息即“最大信息系數”來建立一個穩(wěn)定的運行模式，體現在燃氣輪機內部各傳感器的測量值均大致不變的一個模式。常模式反應了燃氣輪機運行的一個

3、理想模式，這是基于進一步的測量得出的故障問題相對應的一個模式。其次，本文利用信息熵的核函數擴展理論對燃氣輪機排氣溫度進行分析來構造一個信息量更大的子集來進行故障預警并利用C4.5決策樹根據故障的種類和分類規(guī)則來標記數據樣本。
　　本工作的主要目的是通過初步介紹互信息理論在燃氣輪機異常檢測以及傳感器強相關性的檢測應用，其次，結合燃氣輪機排氣溫度與核空間和決策樹的概念，分析其如何提高燃氣輪機的性能。實驗數據的分析顯示，從兩個信息熵的理