文档摘要：压气机结构复杂,运行特性为非线性的特点加大了燃气轮机压气机故障预警的难度,为了提高燃气轮机压气机故障预警能力,提出了一种基于改进的狮群优化算法(ILSO)优化深度极限学习机(DELM)的故障预警方法.通过皮尔逊相关分析得到与预警参数相关性高的测点,构建ILSO-DELM预测模型,得到正常状态下预警参数的绝对值,通过参数估计确定阈值,根据残差绝对值是否超过预警线来间接判断压气机的运行情况.以上海某燃机电厂的运行数据进行分析,通过验证表明:该方法能够对压气机故障提前预警,并且相比于DELM模型预测精度更高.
Abstract：Thecomplexityofthecompressorstructureandthenonlinearcharacteristicsofitsoperationposechallengesinpredictingfaultsingasturbinecompressors.Toenhancethefaultpredictioncapabilityofgasturbinecompressor,anovelapproachisproposedusinganimprovedlionswarmoptimization(ILSO)tooptimizedeepextremelearningmachine(DELM)forfaultprediction.ThroughPearsoncor-relationanalysis,themeasurementpointswithhighcorrelationwiththeearlywarningparametersareobtained,theILSO-DELMpredictionmodelisconstructed,theabsolutevalueoftheearlywarningparametersundernormalconditionsisobtained,thethresholdisdeterminedbyparameterestimation,andtheoperationofthecompressorisindirectlyjudgedaccordingtowhethertheabsolutevalueoftheresidualexceedstheearlywarningline.BasedontheanalysisoftheoperationdataofagasturbinepowerplantinShanghai,theverificationshowsthattheproposedmethodcangiveearlywarningofcompressorfaults,andthepredictionaccuracyishigherthanthatoftheDELMmodel.
作者：马梦甜 茅大钧 蒋欢春 Author：MAMeng-tian MAODa-jun JIANGHuan-chun
作者单位：上海电力大学自动化工程学院,上海200090上海明华电力科技有限公司,上海200090
刊名：电工电气
Journal：ElectrotechnicsElectric(JiangsuElectricalApparatus)
年，卷(期)：2024, (5)
分类号：TK478
关键词：压气机 深度极限学习机 狮群优化算法 故障预警
Keywords：compressor deepextremelearningmachine lionswarmoptimizationalgorithm faultwarning
机标分类号：TP391.41O221.1TN958
在线出版日期：2024年6月5日
基金项目：上海市科技创新行动计划地方院校能力建设专项项目基于ILSO-DELM的燃气轮机压气机故障预警方法[
期刊论文] 电工电气--2024, (5)马梦甜 茅大钧 蒋欢春压气机结构复杂,运行特性为非线性的特点加大了燃气轮机压气机故障预警的难度,为了提高燃气轮机压气机故障预警能力,提出了一种基于改进的狮群优化算法(ILSO)优化深度极限学习机(DELM)的故障预警方法.通过皮尔逊相关分析...参考文献和引证文献
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关键词：压气机,深度极限学习机,狮群优化算法,故障预警,
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