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[摘 要 ]燃气轮机是一种非常重要的热力系统，在发电、航空等领域都有着广泛的应用。由于燃气轮机的结构复杂，且旋转部件工作环境苛刻，使得燃气轮机在运行时容易发生异常现象。因此，当燃气轮机发生运行异常时，应加强对燃气轮机的检测，及时消除燃气轮机的运行隐患，对保障燃气轮机的正常运行具有重要意义。本文对燃气轮机运行异常检测方法进行介绍，并深入探讨了燃气轮机运行异常检测方法的发展趋势。
[关键词]燃气轮机;运行异常;检测技术
[中图分类号]TM732 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）08–00–03
Analysis of Detection Technology for Abnormal Operation of Gas Turbine
Guo Xiao-yang
[Abstract]Gas turbine is a very important thermal system， which is widely used in power generation， aviation and other fields. Due to the complex structure of the gas turbine and the harsh working environment of the rotating parts， the gas turbine is prone to abnormal phenomena during operation. Therefore， in case of abnormal operation of gas turbine， it is of great significance to strengthen the detection of gas turbine and eliminate the hidden danger in time. This paper introduces the abnormal detection methods of gas turbine operation， and discusses the development trend of abnormal detection methods of gas turbine operation.
[Keywords]gas turbine; abnormal operation; detection technology
燃气轮机是燃气电厂中的关键设备，作为一种热力系统，燃气轮机在很多领域有着广泛的应用。和其他的重大设备相比，燃气轮机的结构非常复杂，工作的环境比较恶劣，使得导致燃气轮机在工作时会发生异常[1]。而当燃气轮机运行运行时发生异常，一般难以及时发现，更无法及时进行维修，使燃气轮机会带着故障工作，那么后果是非常严重的。因此，加强对燃气轮机运行异常检测技术进行研究是非常有必要的。燃气轮机运行异常检测是保障燃气轮机健康工作的重要方法，燃气轮机的异常检测的主要目的是及时发现燃气轮机在运行时的异常现象，给予及时检修和养护，提高燃气轮机的运行效率和使用寿命[2]。如若不能尽早发现异常并排除故障原因，燃气轮机带着故障运行，会导致燃气轮机发生极为严重的故障。此外，燃气轮机在长期的启动、断电和变工运行时，燃气轮机各组件会承受较大的机械载荷和循环热载荷，在长期运行下会逐渐导致高温失效和疲劳失效，大大降低燃气轮机的可靠性和稳定性。
1 燃气轮机运行异常的检测方法
燃气轮机运行异常检测技术对保障燃气轮机的正常运行有着非常重要的作用。近年来，技术人员对燃气轮机运行异常技术进行了大量的研究，并取得了较好的成效。但由于燃气轮机结构复杂，组件较多，能准确检测出燃气轮机的每一项异常极为困难。近年来，随着机器学习、人工智能和数据挖掘等新兴检测技术不断涌现，并在燃气轮机运行异常中得到应用，并取得了较好的成效。
1.1 根据燃气轮机运行数据进行异常检测
为了实时掌握燃气轮机的工作状态，出于控制调节和监测信息的需要，在燃气轮机的不同位置上布置了数量较多的传感器件。当燃气轮机运行时，传感器记录下各种数据并存储和发送到控制中心。控制中心对燃气轮机的实时运行数据进行分析，当燃气轮机正常运行时数据也会无异常。而当数据显示燃气轮机的工作状态发生异常时，系统应能立即发出警报声，提示技术人员进行处理[3]。如在燃气轮机的各种参数中，排气温度非常重要的参数，通过排球温度能够获得关于燃气轮机性能、热气体通道组件工作情况等信息。基于对燃气轮机排气温度的检测，能够对于燃气轮机的工作状态进行科学评估。
1.2 根据振动参数对燃气轮机的异常进行检测
作为旋转机械，燃气轮机的部件一旦运行异常或者是部件失效，会通过振动参数得到表现。一般情况下，燃气轮机转子系统的典型振動故障主要包括裂纹、不对中、轴弯曲等[4]。如果燃气轮机的转子出现故障，会导致轮机振动发生异常，这一异常能在转子的振动参数上得到体现。当振动参数超出正常值的范围，则要停机查找燃气轮机的故障原因。
1.3 根据油液分析进行燃气轮机的异常检测
轴承系统是燃气轮机中的重要组成部分，当轴承系统发生异常，会引起轮机的转子异常，进而导致轮机无法正常运行。利用光谱仪能进行油液分析，掌握润滑油中的磨损物特点，能有效检测燃气轮机的转子、轴承等部件的运行情况，对保障燃气轮机的正常运行有着非常重要的作用。
2 燃气轮机运行异常检测技术的发展趋势
2.1 通过实验和仿真进一步丰富燃气轮机异常特征的数据库
当前，一种对燃气轮机的运行异常进行检测的常见方法是分析涡轮叶片、压气机等的磨损、间隙的增大、积垢等因素。当这些参数变化达到一定阈值时，即可判断燃气轮机在运行时会发生异常。但在实际工作中，会有多种因素引起燃气轮机在工作过程中发生异常。已有的实验和仿真模型虽然能够对常见的燃气轮机发生异常进行建模分析，但仍然无法对燃气轮机的气路异常进行全面检测[5]。所以，应进一步加强燃气轮机的仿真和实验研究，不断采用多个参数联合判断燃气轮机的工作状态，建立燃气轮机的数学模型，不断丰富燃气轮机的异常特征数据库，从而为燃气轮机的异常检测提供保障。 2.2 基于多种信息技术的融合，不断完善燃气轮机的异常检测体系
燃气轮机的运行参数是反应燃气轮机运行状况的重要指标。通过对燃气轮机运行数据的采集，从振动参数等多种数据信息分析燃气轮机的运行状况。目前，各类传感器技术、智能感知技术在燃气轮机的运行参数检测上得到应用，这些数据能较为全面地体现了燃气轮机的运行情况，采用多种信息技术融合，建立全面的燃气轮机异常数据建模和分析系统，可以分析出不同的信息源的参数、信息的关联性，从而进行综合的评价，提高燃气轮机运行异常检测的准确度[6]。
与此同时，不同的建模所选择的参数不同。因此，通过模型的方法检测燃气轮机的运行异常结果会存在差异。所以，对于多种技术融合下的燃气轮机运行异常检测技术进行研究，能够使燃气轮机的检测体系更加具有普适性。
2.3 深入挖掘燃气轮机运行的隐含信息
研究结果表明，当增加燃气轮机运行的监测信息时，可以为燃气轮机运行状态分析提供更加有效的参考，从而提高燃气轮机运行异常的检测准确性。当前，对燃气轮机的各种传感器的数据信息融合已经进行了大量的研究，但相关数据中隐含的信息还有待深入研究。如若不能深入挖掘检测数据中所隐含的信息，会使得燃气轮机的运行状态无法得到完全的体现[7]。随着传感器技术的不断发展，传感器管理网络能将多种监测信息进行有效融合处理，能深入挖掘监测数据中所隐含的信息，充分利用所挖掘的信息进行分析，能有效提取出反应燃气轮机运行状态的信息。
目前，能通过神经网络、人工智能等检测技术等来提取燃气轮机运行状态的数据分析，但这些算法大部分是浅层结构的算法，在燃气轮机运行异常时对信息的检测存在不足。因此，在燃气轮机运行异常检测中可以应用深度结构算法，深度学习是其中最为有效的一种方法。深度学习不仅能够基于网络隐含的单元数量的设置统计分析全部的监测信息，还能基于神经网络层的数量的改变，多层次地提取燃气轮机运行异常特征，并进行深度挖掘，有效避免燃气轮机运行异常的监测数据丢失隐含特征的问题，提高燃气轮机异常运行的检测精度。
2.4 提高燃气轮机运行异常模型的精度，解决燃气轮机异常时的欠定问题
对燃气轮机的运行状态进行建模是分析燃气轮机运行状态的有效方法，但受限于建模方法的精度问题，会燃气轮机的运行状态监测存在精度不高的现象，甚至在异常运行状态下无法检测出来。在燃气轮机的实际运行时，会有多个部件连接，同时流体和燃气轮机结构部件进行耦合，会对燃气轮机运行状态产生影响的信息比较多，多种控制信息增加了通过模型研究燃气轮机运行异常的难度，并且最终也使燃气轮机异常检测的效率受到影响。
因此，燃气轮机运行状态监测的一个研究方向是对燃气轮机异常运行检测的模型进行修正和完善，尽可能提高燃气轮机运行异常检测的模型建立的精度。在提高建模的精度后，采用新模型来分析燃气轮机运行状态，会提高运行异常时的检测准确性。一般情况下，为了使检测结果精度提高，通常实际的检测的参数的数量比需要估计的健康的参数的数量要多。但是实际应用建模方法检测燃气轮机运行异常过程中，测量的参数的数量比估计的参数的数量少，导致燃气轮机运行异常检测模型的求解出现欠定问题。因此，通过修正模型，对欠定问题进行解决，提高检测精度。
3 结束语
通过燃气轮机的运行异常检测能夠使燃气轮机正常运行。进入21世纪以来，各种新兴的数据处理技术，如数据挖掘技术、深度学习技术、人工智能等高速发展，在燃气轮机运行异常检测中越来越多的新的技术应用其中。传统的燃气轮机异常检测技术由于异常检测精度不高、鲁棒性不好等因素，不能使燃气轮机的实际维修要求得到满足。因此，通过创新燃气轮机运行异常检测技术，提高检测精度，确保燃气轮机能够正常工作。
参考文献
[1] 赵宁波，吴森，闻雪友.燃气轮机异常检测技术研究进展[J].热能动力工程，2017，32（10）：1-10，137.
[2] 罗宏建，周重回，张杰.燃气轮机压气机动叶超声波检测方法研究[J].浙江电力，2012，31（12）：53-56.
[3] 王伟影，赵宁波，唐瑞，等.燃气轮机排气温度异常检测及诊断[J].哈尔滨工程大学学报，2015，36（3）：337-342.
[4] 胡虎虎.SGT6-5000F燃气轮机运行过程中叶片通道温度偏差异常的分析与处理[J].科技资讯，2019，17（34）：89-90.
[5] 虞辉，章恂，濮鸿威.某燃气轮机电厂余热锅炉再热器1出口集箱异常位移原因分析及对策研究[J].燃气轮机技术，2019，32（4）：68-72，38.
[6] 魏昌淼，彭涛，马宪智.某工业型燃气轮机开关量信号异常故障分析[J].燃气轮机技术，2019，32（2）：56-58.
[7] 李国源，方耘.浅谈电厂运行中轴承轴瓦温度异常的处理[J].智能城市，2020，6（17）：43-44.
[8] 宋连恩.燃气轮机排气温度异常检测系统的研究与诊断[J].文摘版：工程技术，2015（42）：258.
[9] 赵宁波，吴森，闻雪友.燃气轮机异常检测技术研究进展[J].热能动力工程，2017，32（10）：1-10.
[10] 王成龙.燃气轮机燃烧脉动现象及抑制方法研究[J].城市建设理论研究，2016（12）：15.
[关键词]燃气轮机;运行异常;检测技术
[中图分类号]TM732 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）08–00–03
Analysis of Detection Technology for Abnormal Operation of Gas Turbine
Guo Xiao-yang
[Abstract]Gas turbine is a very important thermal system， which is widely used in power generation， aviation and other fields. Due to the complex structure of the gas turbine and the harsh working environment of the rotating parts， the gas turbine is prone to abnormal phenomena during operation. Therefore， in case of abnormal operation of gas turbine， it is of great significance to strengthen the detection of gas turbine and eliminate the hidden danger in time. This paper introduces the abnormal detection methods of gas turbine operation， and discusses the development trend of abnormal detection methods of gas turbine operation.
[Keywords]gas turbine; abnormal operation; detection technology
燃气轮机是燃气电厂中的关键设备，作为一种热力系统，燃气轮机在很多领域有着广泛的应用。和其他的重大设备相比，燃气轮机的结构非常复杂，工作的环境比较恶劣，使得导致燃气轮机在工作时会发生异常[1]。而当燃气轮机运行运行时发生异常，一般难以及时发现，更无法及时进行维修，使燃气轮机会带着故障工作，那么后果是非常严重的。因此，加强对燃气轮机运行异常检测技术进行研究是非常有必要的。燃气轮机运行异常检测是保障燃气轮机健康工作的重要方法，燃气轮机的异常检测的主要目的是及时发现燃气轮机在运行时的异常现象，给予及时检修和养护，提高燃气轮机的运行效率和使用寿命[2]。如若不能尽早发现异常并排除故障原因，燃气轮机带着故障运行，会导致燃气轮机发生极为严重的故障。此外，燃气轮机在长期的启动、断电和变工运行时，燃气轮机各组件会承受较大的机械载荷和循环热载荷，在长期运行下会逐渐导致高温失效和疲劳失效，大大降低燃气轮机的可靠性和稳定性。
1 燃气轮机运行异常的检测方法
燃气轮机运行异常检测技术对保障燃气轮机的正常运行有着非常重要的作用。近年来，技术人员对燃气轮机运行异常技术进行了大量的研究，并取得了较好的成效。但由于燃气轮机结构复杂，组件较多，能准确检测出燃气轮机的每一项异常极为困难。近年来，随着机器学习、人工智能和数据挖掘等新兴检测技术不断涌现，并在燃气轮机运行异常中得到应用，并取得了较好的成效。
1.1 根据燃气轮机运行数据进行异常检测
为了实时掌握燃气轮机的工作状态，出于控制调节和监测信息的需要，在燃气轮机的不同位置上布置了数量较多的传感器件。当燃气轮机运行时，传感器记录下各种数据并存储和发送到控制中心。控制中心对燃气轮机的实时运行数据进行分析，当燃气轮机正常运行时数据也会无异常。而当数据显示燃气轮机的工作状态发生异常时，系统应能立即发出警报声，提示技术人员进行处理[3]。如在燃气轮机的各种参数中，排气温度非常重要的参数，通过排球温度能够获得关于燃气轮机性能、热气体通道组件工作情况等信息。基于对燃气轮机排气温度的检测，能够对于燃气轮机的工作状态进行科学评估。
1.2 根据振动参数对燃气轮机的异常进行检测
作为旋转机械，燃气轮机的部件一旦运行异常或者是部件失效，会通过振动参数得到表现。一般情况下，燃气轮机转子系统的典型振動故障主要包括裂纹、不对中、轴弯曲等[4]。如果燃气轮机的转子出现故障，会导致轮机振动发生异常，这一异常能在转子的振动参数上得到体现。当振动参数超出正常值的范围，则要停机查找燃气轮机的故障原因。
1.3 根据油液分析进行燃气轮机的异常检测
轴承系统是燃气轮机中的重要组成部分，当轴承系统发生异常，会引起轮机的转子异常，进而导致轮机无法正常运行。利用光谱仪能进行油液分析，掌握润滑油中的磨损物特点，能有效检测燃气轮机的转子、轴承等部件的运行情况，对保障燃气轮机的正常运行有着非常重要的作用。
2 燃气轮机运行异常检测技术的发展趋势
2.1 通过实验和仿真进一步丰富燃气轮机异常特征的数据库
当前，一种对燃气轮机的运行异常进行检测的常见方法是分析涡轮叶片、压气机等的磨损、间隙的增大、积垢等因素。当这些参数变化达到一定阈值时，即可判断燃气轮机在运行时会发生异常。但在实际工作中，会有多种因素引起燃气轮机在工作过程中发生异常。已有的实验和仿真模型虽然能够对常见的燃气轮机发生异常进行建模分析，但仍然无法对燃气轮机的气路异常进行全面检测[5]。所以，应进一步加强燃气轮机的仿真和实验研究，不断采用多个参数联合判断燃气轮机的工作状态，建立燃气轮机的数学模型，不断丰富燃气轮机的异常特征数据库，从而为燃气轮机的异常检测提供保障。 2.2 基于多种信息技术的融合，不断完善燃气轮机的异常检测体系
燃气轮机的运行参数是反应燃气轮机运行状况的重要指标。通过对燃气轮机运行数据的采集，从振动参数等多种数据信息分析燃气轮机的运行状况。目前，各类传感器技术、智能感知技术在燃气轮机的运行参数检测上得到应用，这些数据能较为全面地体现了燃气轮机的运行情况，采用多种信息技术融合，建立全面的燃气轮机异常数据建模和分析系统，可以分析出不同的信息源的参数、信息的关联性，从而进行综合的评价，提高燃气轮机运行异常检测的准确度[6]。
与此同时，不同的建模所选择的参数不同。因此，通过模型的方法检测燃气轮机的运行异常结果会存在差异。所以，对于多种技术融合下的燃气轮机运行异常检测技术进行研究，能够使燃气轮机的检测体系更加具有普适性。
2.3 深入挖掘燃气轮机运行的隐含信息
研究结果表明，当增加燃气轮机运行的监测信息时，可以为燃气轮机运行状态分析提供更加有效的参考，从而提高燃气轮机运行异常的检测准确性。当前，对燃气轮机的各种传感器的数据信息融合已经进行了大量的研究，但相关数据中隐含的信息还有待深入研究。如若不能深入挖掘检测数据中所隐含的信息，会使得燃气轮机的运行状态无法得到完全的体现[7]。随着传感器技术的不断发展，传感器管理网络能将多种监测信息进行有效融合处理，能深入挖掘监测数据中所隐含的信息，充分利用所挖掘的信息进行分析，能有效提取出反应燃气轮机运行状态的信息。
目前，能通过神经网络、人工智能等检测技术等来提取燃气轮机运行状态的数据分析，但这些算法大部分是浅层结构的算法，在燃气轮机运行异常时对信息的检测存在不足。因此，在燃气轮机运行异常检测中可以应用深度结构算法，深度学习是其中最为有效的一种方法。深度学习不仅能够基于网络隐含的单元数量的设置统计分析全部的监测信息，还能基于神经网络层的数量的改变，多层次地提取燃气轮机运行异常特征，并进行深度挖掘，有效避免燃气轮机运行异常的监测数据丢失隐含特征的问题，提高燃气轮机异常运行的检测精度。
2.4 提高燃气轮机运行异常模型的精度，解决燃气轮机异常时的欠定问题
对燃气轮机的运行状态进行建模是分析燃气轮机运行状态的有效方法，但受限于建模方法的精度问题，会燃气轮机的运行状态监测存在精度不高的现象，甚至在异常运行状态下无法检测出来。在燃气轮机的实际运行时，会有多个部件连接，同时流体和燃气轮机结构部件进行耦合，会对燃气轮机运行状态产生影响的信息比较多，多种控制信息增加了通过模型研究燃气轮机运行异常的难度，并且最终也使燃气轮机异常检测的效率受到影响。
因此，燃气轮机运行状态监测的一个研究方向是对燃气轮机异常运行检测的模型进行修正和完善，尽可能提高燃气轮机运行异常检测的模型建立的精度。在提高建模的精度后，采用新模型来分析燃气轮机运行状态，会提高运行异常时的检测准确性。一般情况下，为了使检测结果精度提高，通常实际的检测的参数的数量比需要估计的健康的参数的数量要多。但是实际应用建模方法检测燃气轮机运行异常过程中，测量的参数的数量比估计的参数的数量少，导致燃气轮机运行异常检测模型的求解出现欠定问题。因此，通过修正模型，对欠定问题进行解决，提高检测精度。
3 结束语
通过燃气轮机的运行异常检测能夠使燃气轮机正常运行。进入21世纪以来，各种新兴的数据处理技术，如数据挖掘技术、深度学习技术、人工智能等高速发展，在燃气轮机运行异常检测中越来越多的新的技术应用其中。传统的燃气轮机异常检测技术由于异常检测精度不高、鲁棒性不好等因素，不能使燃气轮机的实际维修要求得到满足。因此，通过创新燃气轮机运行异常检测技术，提高检测精度，确保燃气轮机能够正常工作。
参考文献
[1] 赵宁波，吴森，闻雪友.燃气轮机异常检测技术研究进展[J].热能动力工程，2017，32（10）：1-10，137.
[2] 罗宏建，周重回，张杰.燃气轮机压气机动叶超声波检测方法研究[J].浙江电力，2012，31（12）：53-56.
[3] 王伟影，赵宁波，唐瑞，等.燃气轮机排气温度异常检测及诊断[J].哈尔滨工程大学学报，2015，36（3）：337-342.
[4] 胡虎虎.SGT6-5000F燃气轮机运行过程中叶片通道温度偏差异常的分析与处理[J].科技资讯，2019，17（34）：89-90.
[5] 虞辉，章恂，濮鸿威.某燃气轮机电厂余热锅炉再热器1出口集箱异常位移原因分析及对策研究[J].燃气轮机技术，2019，32（4）：68-72，38.
[6] 魏昌淼，彭涛，马宪智.某工业型燃气轮机开关量信号异常故障分析[J].燃气轮机技术，2019，32（2）：56-58.
[7] 李国源，方耘.浅谈电厂运行中轴承轴瓦温度异常的处理[J].智能城市，2020，6（17）：43-44.
[8] 宋连恩.燃气轮机排气温度异常检测系统的研究与诊断[J].文摘版：工程技术，2015（42）：258.
[9] 赵宁波，吴森，闻雪友.燃气轮机异常检测技术研究进展[J].热能动力工程，2017，32（10）：1-10.
[10] 王成龙.燃气轮机燃烧脉动现象及抑制方法研究[J].城市建设理论研究，2016（12）：15.