【摘要】：燃氣輪機是天然氣長輸管道的核心動力設備,由于其結(jié)構(gòu)復雜、零部件眾多、工作負荷大,在運行過程中常發(fā)生故障并觸發(fā)自保護停機,影響了主管線輸氣的穩(wěn)定性。為此,針對天然氣干線管道燃氣輪機及其附屬設備的關(guān)鍵部件、關(guān)鍵故障,利用SCADA系統(tǒng)的在線數(shù)據(jù),對故障數(shù)據(jù)進行分析,建立基于支持向量機的在線異常預測模型和基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障診斷模型;然后通過引入偏離度建立了上述兩種模型相結(jié)合的故障預警模型,并在天然氣干線管道燃氣輪機機組上進行了驗證。結(jié)果表明:(1)所建立的基于支持向量機的預測模型具有較強的泛化能力,能對壓力狀態(tài)做出較為準確的預測,但是隨著預測時間的變長,預測精度也會不斷降低;(2)通過關(guān)注故障診斷模型中各底事件的發(fā)生概率,能夠為現(xiàn)場維護人員提供優(yōu)先檢查的依據(jù),進而減少設備非計劃外停機事故的發(fā)生;(3)在燃氣輪機潤滑油系統(tǒng)實際發(fā)生的故障場景進行的應用與驗證結(jié)果表明,該模型可以準確地對系統(tǒng)故障提前預測并定位,方法可行、有效,有較高的應用價值。
[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】： 中國石油大學機電學院;中國石油管道聯(lián)合有限公司西部分公司;
【基金】：國家自然科學基金項目“管道泄漏檢測中的退化多源信息融合模型研究”(編號:51204203)
【分類號】：TE973

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本文編號：2420649