基于热力模型与粒子群优化算法相结合的燃气轮机自适应气路部件性能诊断方法

摘要

本发明的目的在于提供基于热力模型与粒子群优化算法相结合的燃气轮机自适应气路部件性能诊断方法，建立燃气轮机非线性热力模型，用相似折合参数重新定义压气机和透平的气路健康指数，采集当前对象燃气轮机稳定运行时的某一时段的气路测量参数，进行降噪处理后作为待离线诊断的气路测量参数，通过粒子群优化算法迭代寻优计算得到当前的各个部件的气路健康指数，用以评估对象燃气轮机实际的性能健康状况。本发明解决了传统燃气轮机气路部件性能诊断方法诊断精度易受环境条件及操作条件变化影响的问题，改进了传统诊断算法局部寻优的特性，提高了诊断结果的准确性，并简化了诊断过程，能有效适用于存在测量噪音和复杂燃气轮机机组的性能诊断情况。

主权项

基于热力模型与粒子群优化算法相结合的燃气轮机自适应气路部件性能诊断方法，其特征是：(1)基于对象燃气轮机新投运或健康时的气路测量参数建立燃气轮机非线性热力模型，其中压气机和透平都用相似折合参数形式表示；(2)用相似折合参数重新定义压气机和透平的气路健康指数，消除由于环境条件变化而导致燃气轮机运行性能变化的影响；(3)采集当前对象燃气轮机稳定运行时的一个时段的气路测量参数，进行降噪处理后作为待离线诊断的气路测量参数；(4)设置已建立的燃气轮机热力模型的环境输入条件和操作输入条件与采样时的对象燃气轮机运行工况一致，消除由于环境条件和操作条件变化而导致燃气轮机运行性能变化的影响；(5)以待离线诊断的气路测量参数与热力模型计算的气路参数数据之间的均方根误差为目标函数，通过粒子群优化算法迭代寻优计算得到当前的各个部件的气路健康指数，用以评估对象燃气轮机实际的性能健康状况。