燃机异常检测系统的关键技术研究

论文摘要

在工业化、信息化、智能化不断推进的历史过程中，进一步发展实用化的智能诊断技术，在设备运行中进行状态监测和预防事故发生，是一个意义重大的任务。而燃气轮机作为新型的核心动力设备，日益受到人们的重视，应用范围也越来越广。当燃气轮机处于工作状态时，如何有效监测和诊断设备运行的状态，进而预测和规避重大事件的发生显得尤为重要。由于燃气轮机气路故障诊断研究具有重要的理论意义和工程应用价值，国内外都在不断研发各种燃气轮机故障诊断系统。本文的主要研究内容是基于数据形式的燃气轮机故障预诊断系统设计的关键技术问题，包括对燃气轮机故障模式的点形式及序列形式的异常行为的检测方式，异常检测系统建设初期的冷启动问题及异常检测系统的成长方法等。首先，本文在对燃气轮机的故障表现机制进行说明后，分析基于异常检测的方法在燃气轮机故障诊断的适用性，并对燃气轮机故障的表现的点异常形式，提出基于仿射传播聚类的异常检测方法，可在更少的参数设置下对燃气轮机异常进行检测，也便于加入样本的先验信息，具有很高的实用价值。其次，针对燃气轮机故障的序列表现机制，提出了基于加权流形嵌入的检测方法，并进一步对比和分析算法的性能和影响因素；而在辅助人脑对故障数据的信息认识的应用中，将燃气轮机序列样本嵌入到2维空间中进行了可视化展示。接着，重点解决异常检测系统建设初期的冷启动问题。系统冷启动问题是指检测系统对数据具有依赖性，在实际的异常检测系统在建设初期，系统中的数据不具有足够的数据资源，我们应用基于复构神经网络的一分类方法对此进行异常判别；而为在初步提高模型的检测准确率，提出对单独的模型先行选择是否接收待检测样本进行评判的思路，并应用拒判框架的机制对数据的异常检测应用进行筛选及判别。最后，本文研究异常检测系统的成长性问题，提出在异常检测系统的应用模型不断丰富的基础上，应用动态的多模型融合的方法对燃气轮机的运行状态进行检测，以不断提高检测系统的准确率。此方法在有充分的基检测模型的情形下，对各个待检测样本采用自适应处理的策略，动态选择最佳适用的基模型组进行评判，最终对所有的结果进行融合。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及研究意义
• 1.2 故障诊断技术的研究现状
• 1.3 燃气轮机故障诊断的应用现状
• 1.4 基于数据挖掘的异常检测研究
• 1.5 燃气轮机异常检测系统的主要问题
• 1.6 本文的主要工作及结构安排
• 第2章 燃气轮机点形式异常的检测方法研究
• 2.1 引言
• 2.2 燃气轮机监控的异常检测的适用性
• 2.2.1 燃气轮机的故障形式
• 2.2.2 燃气轮机的故障表现机制
• 2.2.3 异常检测的适用性分析
• 2.3 基于点形式的燃气轮机异常检测研究
• 2.3.1 燃气轮机的点异常形式
• 2.3.2 基于仿射传播的聚类异常检测方法
• 2.3.3 实验分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 燃气轮机序列形式异常的检测方法研究
• 3.1 引言
• 3.2 燃气轮机的序列形式异常
• 3.3 序列形式异常检测的处理方法
• 3.4 基于流形学习的序列形式异常检测研究
• 3.4.1 流形学习的概念
• 3.4.2 等距特征映射算法
• 3.4.3 加权嵌入的序列异常检测方法
• 3.5 实验分析
• 3.5.1 实验配置
• 3.5.2 燃气轮机故障的检测实验
• 3.5.3 流形学习算法的配置比较
• 3.5.4 非线性低维嵌入的可视化分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 异常检测系统的冷启动研究
• 4.1 引言
• 4.2 冷启动问题的相关研究
• 4.3 燃气轮机异常检测系统的冷启动研究
• 4.3.1 燃气轮机的冷启动记录和检测基础
• 4.3.2 基于复构神经网络的冷启动异常检测研究
• 4.4 燃气轮机异常检测系统的冷启动检测实验
• 4.4.1 实验配置
• 4.4.2 检测效果分析
• 4.5 异常检测系统中的拒判方法设计
• 4.5.1 异常检测中拒判机制的必要性
• 4.5.2 基于拒判框架的异常检测方法
• 4.6 拒判机制的实验分析
• 4.6.1 实验配置
• 4.6.2 结果分析
• 4.7 本章小结
• 第5章 异常检测系统的多模型融合方法
• 5.1 引言
• 5.2 多模型融合方法
• 5.2.1 基模型的构造方法
• 5.2.2 基模型的融合方法
• 5.3 基于动态融合的异常检测方法
• 5.3.1 基模型的适用性评定
• 5.3.2 基于动态融合的综合评判方法
• 5.4 实验分析
• 5.4.1 实验配置
• 5.4.2 实验分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
• 致谢
• 个人简历