近年来,随着我国工业化进程不断推进,对电力行业提出了更高的要求。重型燃气轮机作为21世纪能源转换的动力设备的核心,改善了发电领域的能源结构,缓解了传统火力发电的耗煤压力。随着重型燃气轮机的自主化、国产化进程逐步推进,保证控制系统的安全性和稳定性成为亟需突破的关键技术之一。为确保重型燃气轮机的安全运行,需要解决控制系统机内测试（BIT）虚警率较高的问题。随着传感器和数据库技术的发展,运行数据可以被完整储存和使用,这些数据反映了重型燃气轮机控制系统运行工况的特征和规律,为数据驱动智能BIT技术在重型燃气轮机控制系统硬件模块的应用提供了必要基础。首先,本文从时间环境应力和间歇故障入手,阐述了影响重型燃气轮机控制系统常规BIT虚警率的因素。在此基础上,依据硬件模块的BIT测点数据分析虚警的产生模式,列出常规BIT在处理时间序列信号时的不足,提出了数据驱动的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT总体研究方案。其次,对重型燃气轮机控制系统硬件模块BIT测点数据进行归一化和小波降噪处理,建立基于BP神经网络的智能BIT模型,并利用万有引力搜索算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,提升智能BIT模型的训练效率。通过构建硬件模块BIT测点数据与模块运行状态的非线性映射关系,建立硬件模块故障编码表实现故障定位。依托某重型燃气轮机控制系统硬件模块的BIT测点数据,对所提智能BIT设计方法进行验证。再次,为降低重型燃气轮机控制系统硬件模块BIT的虚警率,针对硬件模块的连续时间序列模拟量BIT测点信号,提出基于长短时记忆和生物激励神经网络（LSTM-BINN）的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT设计方法,LSTM神经网络用于提取时间序列特征信息,BINN用于准确识别BIT测点信号状态。基于某重型燃气轮机控制系统硬件模块的BIT测点数据,对所提方法进行验证。最后,利用PyCharm平台开发了基于LSTM-BINN的重型燃气轮机控制系统智能BIT测试软件,介绍软件界面及其操作流程,并对某重型燃气轮机控制系统硬件模块开展智能BIT离线和在线测试工作,为数据驱动的重型燃气轮机控制系统硬件模块智能BIT的工程应用提供了一定的参考。