基于人工神经网络的燃气轮机气路故障诊断研究
本文关键词：基于人工神经网络的燃气轮机气路故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】： 发动机健康监控系统是集成多种技术手段的综合分析系统,以提高燃气涡轮发动机的可靠性和可用性。通过分析发动机性能,气路故障诊断系统能够检测隔离和量化主要气路部件的蜕化情况,是最为有效的健康监控技术之一。它的使用能够提高发动机可靠性,降低发动机运营和维护成本。 本文通过文献调查,分析了主要气路故障的特点和机制,以及气路故障诊断技术的原理。调查了气路故障诊断技术的发展及遇到的技术困难,并综述了几种典型的气路故障诊断软件。 从气路故障诊断应用的角度出发,本文介绍了燃气轮机性能模型的建立方法和性能适配。在Visual C#平台上开发基于人工神经网络的故障诊断系统,以及分析该系统在燃气轮机气路故障诊断中的应用。所建立的神经网络系统由许多互连的神经网络组成,用于对单部件故障和多部件故障的检测、隔离和量化。该方法应用于某型工业燃气轮机的故障诊断中,取得较好结果。 针对故障诊断的应用问题,本文提出了对诊断结果进行定量评价的分析方法。所开发的面向对象设计的故障诊断软件能够有效地建立发动机故障诊断模型,具有通用性。
【关键词】：燃气轮机 故障诊断 人工神经网络
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TK478
【目录】：
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-13
- 第一章 绪论13-18
- 1.1 发动机健康监控系统13-15
- 1.2 本文研究内容15-18
- 1.2.1 问题定义15-16
- 1.2.2 研究内容和章节安排16-18
- 第二章 燃气轮机气路故障及其诊断技术研究18-44
- 2.1 发动机性能蜕化18-22
- 2.1.1 燃气轮机气路故障19-21
- 2.1.2 气路故障指数21-22
- 2.2 气路故障诊断方法22-24
- 2.3 发动机测量参数24-26
- 2.3.1 测量的不确定度24-25
- 2.3.2 传感器故障检测隔离和容错(SFDIA)25-26
- 2.4 气路故障诊断技术26-37
- 2.4.1 故障树和故障矩阵27-28
- 2.4.2 线性GPA28-29
- 2.4.3 非线性GPA29-30
- 2.4.4 基于最优化估计技术的GPA30-32
- 2.4.5 人工神经网络32-33
- 2.4.6 模糊逻辑33-34
- 2.4.7 专家系统34-35
- 2.4.8 遗传算法35-36
- 2.4.9 组合方法36
- 2.4.10 诊断方法小结36-37
- 2.5 气路故障诊断程序37-42
- 2.5.1 TEMPER37-38
- 2.5.2 XPGTn38-40
- 2.5.3 动力诊断40
- 2.5.4 RTEDS40-41
- 2.5.5 Pythia41-42
- 2.6 性能预报42-43
- 2.7 本章小节43-44
- 第三章 燃气轮机建模技术44-51
- 3.1 概述44
- 3.2 发动机机理模型44-45
- 3.3 发动机性能适配45-46
- 3.4 发动机模型46-51
- 3.4.1 发动机设计点性能仿真47-48
- 3.4.2 非设计点仿真48-51
- 第四章 基于人工神经网络的气路诊断系统开发51-67
- 4.1 概述51
- 4.2 诊断方法分析51-54
- 4.3 面向对象的诊断软件设计54-66
- 4.3.1 类54-55
- 4.3.2 构建模块55-60
- 4.3.3 神经网络训练算法实现60-65
- 4.3.4 故障诊断模块65-66
- 4.4 诊断系统开发步骤66-67
- 第五章 气路故障诊断系统的应用研究67-85
- 5.1 概述67
- 5.2 发动机性能蜕化模型67-70
- 5.3 发动机气路诊断系统设置70-72
- 5.3.1 诊断系统的结构参数70-71
- 5.3.2 训练样本的产生71-72
- 5.3.3 神经网络设计72
- 5.4 神经网络的训练和检验72-84
- 5.4.1 分类网络72-76
- 5.4.2 量化网络76-84
- 5.5 本章小结84-85
- 第六章 结论与展望85-87
- 6.1 结论85-86
- 6.2 展望86-87
- 参考文献87-93
- 致谢93-94
- 在学期间的研究成果及发表的学术论文94-95
- 附录95-97
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