燃气轮机是天然气长输管道的核心动力设备,由于其结构复杂、零部件众多、工作负荷大在运行过程中常发生故障并触发自保护停机,影响主管线输气的稳定性,造成严重的经济损失。目前,数据采集与监控系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)广泛应用于燃气轮机机组的状态监测,其含有大量的工艺参数数据。研究发现,大多数故障尤其是紧急停机故障在发生前,都会在工艺参数上表现出一段时间的异常,并且大部分工艺参数的发展趋势可以预测,所以如果能利用SCADA系统中的工艺参数数据开展故障预警研究,将大大降低燃气轮机机组停机率。因此,本文以燃气轮机机组为研究对象,利用SCADA系统工艺参数数据开展故障预警方法研究,故障预警方法的研究主要包括工艺参数预测方法的研究、故障诊断方法的研究和故障预警模型的建立三部分,具体研究内容如下。(1)为了后期开展工艺参数预测和故障诊断方法研究,对燃气轮机辅助系统的工艺流程进行了分析;采用故障类型及影响分析(Failure Model and Effects Analysis,FMEA)的方法对辅助系统的各零部件可能发生的故障及对系统的影响做了分析;结合FMEA的分析结果,建立了燃气轮机辅助系统故障数据库。(2)选择支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)进行工艺参数的预测方法研究。首先分析SCADA系统中的工艺参数,了解哪种工艺参数可以预测及可以进行何种预测;然后为了提高SVR预测的性能,应用粒子群算法和混沌理论的方法对SVR参数的选择进行了优化;最后应用Chen映射产生的混沌信号为研究对象,对所提优化方法的性能进行测试,最终证明所提优化方法具有较大优越性。(3)选择贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)方法进行系统的故障诊断。首先建立恰当的映射规则,以故障树为基础通过映射规则构建BN;然后针对复杂BN条件概率不易获得、易出现组合爆炸的问题,以专家判定知识为基础,把融合理论与模糊理论相结合,提出了一种BN条件概率的计算方法;最后对BN的推理方法做了简单的介绍。(4)故障预警模型的建立及其应用。首先提出了基于偏离度和移动窗口法的触发机制,把上述基于SVR的工艺参数预测方法和基于BN的故障诊断方法相结合,构建了故障预警模型;然后以燃气轮机机组中两个子系统:燃料气子系统和润滑油子系统为例,分别建立这两个子系统的预警模型;最后对故障预警模型的实用性和准确性进行了验证。