基于测点加权值的燃气轮机燃烧系统在线监测方法

摘要

基于测点加权值的燃气轮机燃烧系统在线监测方法，属于燃气轮机燃烧系统监测领域。现有的燃烧监测系统难以对燃烧状态变化趋势做出判断的问题。一种基于测点加权值的燃气轮机燃烧系统在线监测方法，在燃气轮机的透平出口周向均匀地布置n个温度测点，得到t_m时段内正常运行的排温数据T_i；增加T_i与T₁的相关因子α_i,1，根据T_i与T₁的关系函数，分别得到T_i的预测值；计算无故障温度测点1排温理论值T₁'；令温度测点1的理论值T₁'与温度测点1的实测值T₁之差为△T₁满足均值为0、标准差为σ₁的正态分布；通过△T₁与范围[-3σ₁,3σ₁]的关系进行温度测点的监测。本发明实现燃气轮机排温的在线监测，充分利用排温各个测点之间的相关性，准确检测出异常演变过程。

主权项

一种基于测点加权值的燃气轮机燃烧系统在线监测方法，其特征在于：所述基于测点加权值的燃气轮机燃烧系统在线监测方法通过以下步骤实现：步骤一、在燃气轮机的透平出口周向均匀地布置n个温度测点，燃气轮机在t_m时段内正常运行，得到t_m时段内的排温数据T＝[T₁,T₂,…,T_i,…T_n]；其中，T_i表示第i个温度测点在t_m时段内各时间点测得的排温数据，$T_1=[T_{1t_1},T_{1t_2},...,T_{1t_m}],T_2=[T_{2t_1},T_{2t_2},...,T_{2t_m}],$$T_i=[T_{{\mathrm{it}}_1},T_{{\mathrm{it}}_2},...,T_{{\mathrm{it}}_m}],T_n=[T_{{\mathrm{nt}}_1},T_{{\mathrm{nt}}_2},...,T_{{\mathrm{nt}}_m}];$步骤二、利用最小二乘法分别得到排温数据T_i与排温数据T₁的关系函数，即:T₁＝f_i,1(T_i)，i＝2,3,4,…,n其中，f_i,1表示排温数据T_i与排温数据T₁的关系函数；满足：T₁＝k_i,1T_i+b_i,1,i＝2,3,4,...,n，其中k_i,1和b_i,1可由最小二乘法得出，即：$k_{i,1}=\frac{\underset{a=t_1}{\overset{t_m}{\Sigma }}(T_{ia}-\overline{T_i})(T_{1a}-\overline{T_1})}{\underset{a=t_1}{\overset{t_m}{\Sigma }}{(T_{ia}-\overline{T_i})}^2}$$b_{i,1}=\overline{T_1}-k_{i,1}\overline{T_i};$步骤三、利用皮尔逊积矩系数表示排温数据T_i与排温数据T₁之间的相关性，得到排温数据T_i与排温数据T₁的相关因子α_i,1，并得出：T₁与T₂间的相关因子为α_2,1，T₁与T₃间的相关因子为α_3,1，T₁与T_n间的相关因子为α_n,1；步骤四：根据步骤二得到的得到排温数据T_i与排温数据T₁的关系函数，分别将t时刻测得的排温数据T₂至T_n带入到关系函数:T₁＝f_i,1(T_i)中，分别得到排温数据T₁的预测值T_2,1,T_3,1,…T_i,1…,T_n,1：T_i,1＝f_i,1(T_i)，i＝2,3,4,…,n其中，f_i,1表示步骤二得出的排温数据T_i与排温数据T₁的关系函数；t时刻是指t₁到t_m中的一个时刻；步骤五：计算t时刻燃气轮机无故障时温度测点1的排温理论值T₁'；步骤六：定义各时刻机组无故障时温度测点1的理论值T₁'与温度测点1的实测值T₁之差为ΔT₁：ΔT₁＝T₁'‑T₁；将燃气轮机t_m时段内的排温数据T＝[T₁,T₂,…,T_i,…T_n]代入步骤四和步骤五，得到ΔT₁满足均值为0、标准差为σ₁的正态分布，即ΔT₁～N(0,σ₁)；步骤七：对燃气轮机进入运行阶段待测温度测点1的监测：将每个时刻测得的排温数据代入步骤四和步骤五，得到若机组无故障运行时温度测点1的理论值T₁'；监测每个时刻机组无故障时温度测点1的理论值T₁'与温度测点1的实测值T₁之差为ΔT₁，若ΔT₁在[‑3σ₁,3σ₁]的范围内，则说明机组无故障，若超出[‑3σ₁,3σ₁]的范围，则说明机组发生故障；步骤八：对燃气轮机进入运行阶段待测温度测点2至n的监测：重复步骤二至步骤六，分别得到若机组无故障时温度测点2至n的理论值T₂',T₃',…,T_n'，以及理论值与实测值之差ΔT₂,ΔT₃,…,ΔT_n的标准差Δσ₂,Δσ₃,…,Δσ_n；相应地，若ΔT₂,ΔT₃,…,ΔT_n都分别在[‑3σ_n,3σ_n]的范围，则说明机组无故障，若超出[‑3σ₁,3σ₁]的范围，则说明机组发生故障。