基于PCA/MSET联用模型的烟气轮机故障预警研究

摘要：

针对催化裂化装置烟气轮机运行环境恶劣,故障频发等特点,开展基于PCA和MSET联合模型的振动监测预警研究.基于原始振动波形进行时频域特征提取计算,获得29个时频域特征参量,采用PCA方法将29个时频域特征参量重新组合成6个新主元,可以有效实现数据降维.烟气轮机正常运行状态下振动监测数据量的选择影响T2值变化,主元99％可信区间阈值随着数据量的增加降低至稳定值,采用时间点数据量2000满足分析要求.主元6是均方根值、方差和频率标准差的综合表征,在发生故障阶段波动较大,采用MSET模型进行残差分析,相对固定高报报警监测,可以超前预警8.5 h.

关键词：烟气轮机、振动监测、故障预警、PCA数据降维、MSET残差分析

所属期刊栏目：23

分类号：TE96(石油机械设备与自动化)

资助基金：中国石化重大专项;催化裂化装置智能化安全绿色运行关键技术——关键设备失效识别与早期预警技术

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：35-39,48