基于模型与数据混合驱动的燃气轮机气路故障诊断方法

靳尧飞，应雨龙，李靖超，周宏宇

（1.上海电力大学能源与机械工程学院，上海 200090；2.上海电机学院电子信息学院，上海 201306）

燃气轮机是一种内燃机，其使用连续流动的气体作为工质来驱动叶轮高速旋转，并将燃料的化学能转化为有用功。燃气轮机在运行过程中，除了要承受机组内部高温、高压、高转速、高机械应力和热应力等恶劣的工作条件外，还可能遭受周围污染的环境影响。随着燃气轮机运行时间的增加，其主要部件（例如压气机、燃烧室和透平）会发生各种性能衰退或损伤的情况，例如积垢、泄漏、腐蚀、热畸变、内物损伤等，并且可能会导致各种严重故障的发生[1]。

当前，国内外电厂燃气轮机的日常维修策略通常采用预防性维修保养，即通常根据燃气轮机制造商提供的当量运行小时数（EOH）来确定是否需要进行小修、中修或者大修[2]。从用户角度出发，无论是在计划内还是计划外，燃气轮机停机检修始终意味着高昂的运维成本。为了使燃气轮机能够稳定、高效、经济地运行，同时最大程度地延长使用寿命并减少运维成本，燃气轮机用户需要根据燃气轮机的实际性能和健康状况采取相应的维修策略，例如通过监测、诊断和预测的手段根据机组实际情况制定相应的维修策略，即采用视情维修。气路分析（GPA）就是这样一种技术手段，可针对正在演变的或即将发生的恶化情况发出预警信息[3]。

目前，根据燃气轮机故障诊断机理，气路分析方法可分为基于热力模型决策的气路诊断方法[4]和基于数据驱动的人工智能诊断方法[5]。……