重型燃气轮机健康状态评价及故障诊断研究

发布时间：2017-08-19 16:40

  本文关键词：重型燃气轮机健康状态评价及故障诊断研究

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【摘要】：随着国家对环境污染的日益重视,大量燃气-蒸汽联合循环电厂投入运行。目前,燃机通过预先设定参数的报警值以及跳机值进行设备状态监测和故障诊断的方法存在以下几个问题：1)只是简单地设定阈值,不能很好的考虑工况对参数的影响；2)一般在故障严重后,才会报警或跳机,这时已造成了严重后果,不能真正实现故障的早期预警；3)当故障发生后不能对其进行很好的故障诊断。本文针对以上问题,首先在充分调研GE、三菱及西门子三家重型燃气轮机组结构特点、工作原理以及常见故障模式的基础上,分析燃气轮机典型故障的机理与判据。分析归纳典型设备的热力性能参数、机械性能参数与机组运行状态的规则关联关系。其次,以燃机运行工况参数作为输入,状态特征参数的残差作为输出,通过ANFIS模型,实现了考虑工况变化的状态特征参数异常监测。以燃机运行数据作为输入,经过OLPP方法进行特征提取,以燃气轮机各部件健康状态指标作为输出,实现基于SOM的燃气轮机的整体健康状态评价。通过对西门子公司生产的SGT5-2000E (V94.2)型单轴燃气轮机进行得实例分析,验证该方法用于燃机早期故障预警的可行性。最后,研究了基于规则的重型燃气轮机故障模诊断方法,首先对故障征兆进行量化,然后对比专家知识库的诊断规则,通过计算最小贴进度进行故障模式识别。依据故障知识库,可找出该故障模式对应的故障原因、影响以及处理措施,为燃机的维修决策提供依据。
【关键词】：重型燃气轮机 FMEA ANFIs SOM 健康评价 故障诊断
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK478
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状综述11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 本文的研究内容13-14
• 第2章 重型燃气轮机故障分析14-41
• 2.1 重型燃气轮机压气机典型故障FMEA分析15-20
• 2.1.1 压气机结垢15-16
• 2.1.2 压气机磨损腐蚀16-18
• 2.1.3 压气机喘振18-19
• 2.1.4 压气机进气口结冰19-20
• 2.2 重型燃气轮机透平典型故障FMEA分析20-28
• 2.2.1 透平叶片结垢20-22
• 2.2.2 透平叶片腐蚀22-24
• 2.2.3 透平叶片磨损24-25
• 2.2.4 透平喷嘴裂纹25-27
• 2.2.5 透平机械损伤27-28
• 2.3 重型燃气轮机燃烧室典型故障FMEA分析28-34
• 2.3.1 燃料喷嘴阻塞28-29
• 2.3.2 燃料泄漏29-31
• 2.3.3 火焰筒裂纹31-32
• 2.3.4 火焰筒结焦32-34
• 2.4 燃气轮机故障树分析34-40
• 2.4.1 压气机故障树的建立34-36
• 2.4.2 透平故障树的建立36-38
• 2.4.3 燃烧室机故障树的建立38-40
• 2.5 本章小结40-41
• 第3章 重型燃气轮机异常检测及健康状态评价方法41-52
• 3.1 状态特征参数的确定42-45
• 3.1.1 压气机状态特征参数42-43
• 3.1.2 透平状态特征参数43-44
• 3.1.3 燃烧室状态特征参数44-45
• 3.2 基于ANFIS的异常参数偏差识别45-48
• 3.2.1 ANFIS系统结构45-46
• 3.2.2 ANFIS的学习算法46-47
• 3.2.3 状态特征参数异常检测47-48
• 3.3 基于SOM的燃气轮机整体性能健康衰退评价48-51
• 3.3.1 基于OLPP的燃气轮机机组特征提取48-49
• 3.3.2 基于SOM的健康状态评价模型训练49-51
• 3.3.3 燃气轮机健康衰退评价51
• 3.4 本章小结51-52
• 第4章 重型燃气轮机异常检测及健康状态评价案例52-64
• 4.1 某燃机电厂简介52-54
• 4.1.1 整体概况52
• 4.1.2 主要监测参数表52-54
• 4.2 状态特征参数的异常检测54-58
• 4.2.1 基于ANFIS的残差分析网络的构建54-57
• 4.2.2 状态特征参数异常检测仿真57-58
• 4.3 重型燃气轮机健康衰退评价58-63
• 4.3.1 压气机性能健康评价58-60
• 4.3.2 透平性能健康评价60-62
• 4.3.3 燃烧室性能健康状态评价62-63
• 4.4 本章小结63-64
• 第5章 重型燃气轮机气路故障诊断研究64-76
• 5.1 故障诊断的总体思路65-67
• 5.1.1 参数监测方案65-66
• 5.1.2 故障诊断模型及流程66-67
• 5.2 故障征兆权重确定方法67-68
• 5.3 故障征兆量化方法68-70
• 5.4 基于规则的故障模式识别的诊断方法70-72
• 5.4.1 故障诊断算法70-71
• 5.4.2 故障原因查找71
• 5.4.3 故障影响及处理措施查找71
• 5.4.4 故障诊断报告的形成71-72
• 5.5 故障诊断案例72-75
• 5.5.1 透平故障征兆权值的确定72-73
• 5.5.2 透平常见故障征兆量化73-74
• 5.5.3 案例分析74-75
• 5.6 本章小结75-76
• 第6章 结论与展望76-77
• 6.1 结论76
• 6.2 展望76-77
• 参考文献77-81
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果81-82
• 致谢82

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