基于Sigma點卡爾曼濾波技術(shù)的燃氣輪機氣路故障診斷研究.pdf

1、燃氣輪機由高度先進的機械系統(tǒng)和緊密耦合的電子控制系統(tǒng)組成，其系統(tǒng)組成復(fù)雜，工作環(huán)境惡劣，故障多發(fā)。異常停機、非計劃拆卸和維修成本，不斷升高的安全性可靠性要求驅(qū)動著燃氣輪機健康管理系統(tǒng)的發(fā)展。燃氣輪機氣路故障診斷作為健康管理系統(tǒng)中的核心組成，是實現(xiàn)視情維護的必要基礎(chǔ)，可以大大降低設(shè)備運行成本，提高設(shè)備安全性。本文針對氣路故障診斷中遇到的易受噪聲影響、依賴模型精度、受預(yù)先訓(xùn)練的故障模式、知識庫覆蓋范圍限制，研究了基于非線性卡爾曼濾波技術(shù)的診

2、斷方法，建立了基于 sigma點卡爾曼濾波器的氣路故障診斷系統(tǒng)。
　　首先，建立了燃氣輪機離散非線性機理模型。模型考慮了轉(zhuǎn)動慣性，熱慣性和容積慣性來最大程度提高建模精度。引入表征部件健康程度的健康參數(shù)使得模型能夠仿真不同健康狀況的燃氣輪機。其次在部件級模型基礎(chǔ)上引入了健康參數(shù)更新方程以及過程噪聲和測量噪聲，建立了濾波用燃氣輪機統(tǒng)計模型。此外在 Matlab/Simulink平臺上實現(xiàn)了燃氣輪機仿真模型，利用運行數(shù)據(jù)對模型進行了驗證

3、并進行了動態(tài)仿真實驗。
　　研究了非線性卡爾曼濾波算法。為了得到更高的精度和減少計算量，利用單形采樣算法構(gòu)造了用于健康參數(shù)估計的Sigma點卡爾曼濾波器（SPKF）。分析了影響濾波穩(wěn)定性的兩種濾波發(fā)散現(xiàn)象，并利用 Cholesky因子分解法構(gòu)建平方根濾波來解決數(shù)值發(fā)散問題。針對噪聲特性信息不確定或未知造成的真實發(fā)散，構(gòu)建噪聲估計器來實時估計噪聲信息獲得自適應(yīng)濾波器。在 Matlab/Simulink平臺上實現(xiàn)了燃氣輪機氣路故障診斷

4、系統(tǒng)。
　　系統(tǒng)地了評估了設(shè)計的故障診斷系統(tǒng)性能。測試實例包含了單故障、復(fù)合故障、漸變故障、突變故障，運行狀態(tài)涉及穩(wěn)態(tài)工況、非穩(wěn)態(tài)工況。結(jié)果表明診斷系統(tǒng)對漸變故障引起的性能降級估計精確跟蹤優(yōu)良，對故障的檢測隔離性能優(yōu)良，性能估計誤差在0.12％以下。診斷系統(tǒng)對突變故障引起的性能降級估計無滯后，對突變故障發(fā)生過程跟蹤準(zhǔn)確，可以很好的對突變故障進行診斷。SPKF在燃氣輪機氣路故障診斷中表現(xiàn)出了良好的性能，具有燃氣輪機真實狀態(tài)的再現(xiàn)能力