燃气轮机传感器故障诊断方法及装置

摘要：

本申请提出一种燃气轮机传感器故障诊断方法及装置，其中，方法包括：获取当前时刻燃气轮机的状态向量、系统输入向量、传感器采集的燃气轮机的实际输出向量后，将状态向量、系统输入向量、实际输出向量输入预设的未知输入观测器，获取未知输入观测器输出的估计输出向量，并将估计输出向量与实际输出向量间的差值确定为残差向量，然后，对残差向量进行漂移特性和/或突变特性解析，以确定传感器是否故障。由此，通过未知输入观测器提高了估计输出向量的准确性，并对估计输出向量与实际输出向量间的残差向量进行漂移特性和/或突变特性解析，确定传感器是否故障，提高了传感器故障诊断的全面性，从而提高了传感器故障诊断的准确性。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN202311278980.7

申请日期：2023-09-28

公开/公告号：CN117418936A

公开/公告日：2024-01-19

主分类号：F02C9/00(2006.01)

申请/专利权人:国家电投集团北京重燃能源科技发展有限公司

发明/设计人:张耿;谢瑾瑜;李俊昆

主申请人地址:100016 北京市朝阳区酒仙桥路6号院4号楼1至15层101内3层

专利代理机构:北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人:韩海花

国别省市代码:北京;11

权利要求：

1.一种燃气轮机传感器故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻燃气轮机的状态向量、系统输入向量、传感器采集的所述燃气轮机的实际输出向量； 将所述状态向量、所述系统输入向量、所述实际输出向量输入预设的未知输入观测器，获取所述未知输入观测器输出的估计输出向量，并将所述估计输出向量与所述实际输出向量间的差值确定为残差向量； 对所述残差向量进行漂移特性和/或突变特性解析，以确定所述传感器是否故障。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括： 获取所述燃气轮机对应的数学模型，其中，所述数学模型中输入变量包含随机噪声、未知干扰变量、测量噪声； 基于所述数学模型及预设的约束条件，确定所述未知输入观测器的模型参数。 3.如权利要求1-2任一所述的方法，其特征在于，所述对所述残差向量进行漂移特性，以确定所述传感器是否故障，包括： 基于所述残差向量与所述残差向量的协方差，确定所述残差向量对应的漂移量； 在所述漂移量大于或等于第一阈值的情况下，确定所述传感器发生故障； 在所述漂移量小于所述第一阈值的情况下，确定所述传感器未发生故障。 4.如权利要求1-2任一所述的方法，其特征在于，所述对所述残差向量进行突变特性解析，以确定所述传感器是否故障，包括： 将所述残差向量的残差平方和，确定为所述残差向量对应的突变量； 在所述突变量大于或等于第二阈值的情况下，确定所述传感器发生故障； 在所述突变量小于所述第二阈值的情况下，确定所述传感器未发生故障。 5.一种燃气轮机传感器故障诊断装置，其特征在于，包括： 获取模块，用于获取当前时刻燃气轮机的状态向量、系统输入向量、传感器采集的所述燃气轮机的实际输出向量； 估值模块，用于将所述状态向量、所述系统输入向量、所述实际输出向量输入预设的未知输入观测器，获取所述未知输入观测器输出的估计输出向量，并将所述估计输出向量与所述实际输出向量间的差值确定为残差向量； 故障诊断模块，用于对所述残差向量进行漂移特性和/或突变特性解析，以确定所述传感器是否故障。 6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括建模模块，用于： 获取所述燃气轮机对应的数学模型，其中，所述数学模型中输入变量包含随机噪声、未知干扰变量、测量噪声； 基于所述数学模型及预设的约束条件，确定所述未知输入观测器的模型参数。 7.如权利要求5-6任一所述的装置，其特征在于，所述故障诊断模块，用于： 基于所述残差向量与所述残差向量的协方差，确定所述残差向量对应的漂移量； 在所述漂移量大于或等于第一阈值的情况下，确定所述传感器发生故障； 在所述漂移量小于所述第一阈值的情况下，确定所述传感器未发生故障。 8.如权利要求5-6任一所述的装置，其特征在于，所述故障诊断模块，用于： 将所述残差向量的残差平方和，确定为所述残差向量对应的突变量； 在所述突变量大于或等于第二阈值的情况下，确定所述传感器发生故障； 在所述突变量小于所述第二阈值的情况下，确定所述传感器未发生故障。 9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器； 其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-4中任一所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。