【摘要】：燃?xì)廨啓C(jī)是天然氣長(zhǎng)輸管道的核心動(dòng)力設(shè)備,由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、零部件眾多、工作負(fù)荷大,在運(yùn)行過程中常發(fā)生故障并觸發(fā)自保護(hù)停機(jī),影響了主管線輸氣的穩(wěn)定性。為此,針對(duì)天然氣干線管道燃?xì)廨啓C(jī)及其附屬設(shè)備的關(guān)鍵部件、關(guān)鍵故障,利用SCADA系統(tǒng)的在線數(shù)據(jù),對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立基于支持向量機(jī)的在線異常預(yù)測(cè)模型和基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型;然后通過引入偏離度建立了上述兩種模型相結(jié)合的故障預(yù)警模型,并在天然氣干線管道燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組上進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明:(1)所建立的基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型具有較強(qiáng)的泛化能力,能對(duì)壓力狀態(tài)做出較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),但是隨著預(yù)測(cè)時(shí)間的變長(zhǎng),預(yù)測(cè)精度也會(huì)不斷降低;(2)通過關(guān)注故障診斷模型中各底事件的發(fā)生概率,能夠?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)維護(hù)人員提供優(yōu)先檢查的依據(jù),進(jìn)而減少設(shè)備非計(jì)劃外停機(jī)事故的發(fā)生;(3)在燃?xì)廨啓C(jī)潤(rùn)滑油系統(tǒng)實(shí)際發(fā)生的故障場(chǎng)景進(jìn)行的應(yīng)用與驗(yàn)證結(jié)果表明,該模型可以準(zhǔn)確地對(duì)系統(tǒng)故障提前預(yù)測(cè)并定位,方法可行、有效,有較高的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Gas turbine is the core power equipment of long distance natural gas pipeline. Because of its complex structure, numerous parts and heavy workload, it often breaks down and triggers self-protection shutdown during operation, which affects the stability of main pipeline gas transmission. Therefore, according to the key components and key faults of gas turbine and its auxiliary equipment in natural gas trunk pipeline, the online data of SCADA system are used to analyze the fault data. The on-line anomaly prediction model based on support vector machine and the fault diagnosis model based on Bayesian network are established. Then the fault warning model combined with the above two models is established by introducing the deviation degree and verified on the gas turbine unit of the natural gas trunk pipeline. The results show that: (1) the prediction model based on support vector machine (SVM) has strong generalization ability and can accurately predict the pressure state, but the prediction accuracy will decrease with the increase of prediction time. (2) by paying attention to the probability of each bottom event in the fault diagnosis model, it can provide the basis for the priority inspection for the field maintenance personnel, and then reduce the unplanned outage accident of the equipment; (3) the application and verification results in the fault scene of gas turbine lubricating oil system show that the model can accurately predict and locate the fault of the system in advance. The method is feasible, effective and has high application value.
【作者單位】： 中國石油大學(xué)機(jī)電學(xué)院;中國石油管道聯(lián)合有限公司西部分公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“管道泄漏檢測(cè)中的退化多源信息融合模型研究”(編號(hào):51204203)
【分類號(hào)】：TE973

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本文編號(hào)：2420649