【摘 要】
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近年来,随着现代工业生产水平的发展,人们越来越关注生产过程的安全性和产品质量的可靠性。基于数据驱动的故障诊断和预警技术已经成为工业过程中提升安全性、可靠性和工作效率的核心技术。本文围绕基于数据驱动的故障诊断和故障预警方法,以控制系统执行器为对象展开研究,主要工作成果总结如下:（1）基于时间卷积网络（TCN）原理,结合控制系统执行器信号时序性的特点,提出了一种基于TCN的执行器状态预测方法;以燃气轮
【基金项目】
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国家科技重大专项项目“燃气轮机控制系统故障诊断方法研宄”（2017-V-0011-0063）,专题“控制系统执行机构故障诊断和故障隔离方法研究”；
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近年来,随着现代工业生产水平的发展,人们越来越关注生产过程的安全性和产品质量的可靠性。基于数据驱动的故障诊断和预警技术已经成为工业过程中提升安全性、可靠性和工作效率的核心技术。本文围绕基于数据驱动的故障诊断和故障预警方法,以控制系统执行器为对象展开研究,主要工作成果总结如下:（1）基于时间卷积网络（TCN）原理,结合控制系统执行器信号时序性的特点,提出了一种基于TCN的执行器状态预测方法;以燃气轮机控制系统执行器故障半物理试验平台中的电液执行器为例,采集了电液执行器正常运行状态数据,并分别使用RNN网络和TCN网络建立了状态预测模型,对两种预测方法的准确率进行了对比验证。结果表明,该方法比传统RNN网络具有更高准确性;（2）基于长短时记忆网络（LSTM）原理,考虑控制系统执行器信号之间存在关联性的特点,建立了 LSTM故障分类模型,提出了一种基于LSTM网络的多通道残差信号故障诊断方法,执行器故障半物理试验平台电液执行器的故障试验表明所提执行器故障分类模型和方法具有较高准确率;（3）针对控制系统执行器中普遍存在且难以检测的渐变故障,开展了机理分析研究。根据极端工况条件下失效机理一致性假设,对电液执行器的2种典型渐变故障进行了仿真研究;结合TCN状态预测模型和LSTM回归模型,对电液执行器渐变故障进行了在线预警试验,验证了该预警方法具有较高准确率,可缩短预警时间,降低误报率。
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