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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于ILSO-DELM的燃?xì)廨啓C(jī)壓氣機(jī)故障預(yù)警方法

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基于ILSO-DELM的燃?xì)廨啓C(jī)壓氣機(jī)故障預(yù)警方法

馬夢(mèng)甜1，茅大鈞1，蔣歡春2
(1 上海電力大學(xué) 自動(dòng)化工程學(xué)院，上海 200090；
2 上海明華電力科技有限公司，上海 200090)
 
    摘 要：壓氣機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)行特性為非線性的特點(diǎn)加大了燃?xì)廨啓C(jī)壓氣機(jī)故障預(yù)警的難度，為了提高燃?xì)廨啓C(jī)壓氣機(jī)故障預(yù)警能力，提出了一種基于改進(jìn)的獅群優(yōu)化算法 (ILSO) 優(yōu)化深度極限學(xué)習(xí)機(jī) (DELM) 的故障預(yù)警方法。通過(guò)皮爾遜相關(guān)分析得到與預(yù)警參數(shù)相關(guān)性高的測(cè)點(diǎn)，構(gòu)建 ILSO-DELM 預(yù)測(cè)模型，得到正常狀態(tài)下預(yù)警參數(shù)的絕對(duì)值，通過(guò)參數(shù)估計(jì)確定閾值，根據(jù)殘差絕對(duì)值是否超過(guò)預(yù)警線來(lái)間接判斷壓氣機(jī)的運(yùn)行情況。以上海某燃機(jī)電廠的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)驗(yàn)證表明：該方法能夠?qū)簹?/span>機(jī)故障提前預(yù)警，并且相比于 DELM 模型預(yù)測(cè)精度更高。
    關(guān)鍵詞： 壓氣機(jī)；深度極限學(xué)習(xí)機(jī)；獅群優(yōu)化算法；故障預(yù)警
    中圖分類號(hào)：TK478     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B     文章編號(hào)：1007-3175(2024)05-0063-06
 
Fault Warning Method for Gas Turbine Compressor Based on ILSO-DELM
 
MA Meng-tian1, MAO Da-jun1, JIANG Huan-chun2
（1 College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China;
2 Shanghai Minghua Electric Power Technology Co., Ltd, Shanghai 200090, China）
 
    Abstract: The complexity of the compressor structure and the nonlinear characteristics of its operation pose challenges in predicting faults in gas turbine compressors. To enhance the fault prediction capability of gas turbine compressor, a novel approach is proposed using an improved lion swarm optimization (ILSO) to optimize deep extreme learning machine (DELM) for fault prediction. Through Pearson correlation analysis, the measurement points with high correlation with the early warning parameters are obtained, the ILSO-DELM prediction model is constructed, the absolute value of the early warning parameters under normal conditions is obtained, the threshold is determined by parameter estimation, and the operation of the compressor is indirectly judged according to whether the absolute value of the residual exceeds the early warning line. Based on the analysis of the operation data of a gas turbine power plant in Shanghai, the verification shows that the proposed method can give early warning of compressor faults, and the prediction accuracy is higher than that of the DELM model.
    Key words: compressor; deep extreme learning machine; lion swarm optimization algorithm; fault warning
 
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