【摘 要】
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为解决卡尔曼滤波算法难以实现燃气轮机多传感器故障诊断的难题,提出一种基于混合算法的燃气轮机多传感器故障诊断方法.首先,基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法构建了一组滤波器,每个滤波器对状态的最优估计被定义为故障检测因子用于传感器故障的特征提取;然后,利用基于密度的聚类算法对故障检测因子进行聚类以实现故障传感器的检测和隔离;最后,利用极大似然估计方法(MLE)方法实现故障传感器严重程度的估计.所提出的方法在GT25000三轴燃气轮机模拟机上进行了仿真验证,仿真结果表明:所提方法有效,多传感器故障诊断的
【机 构】
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哈尔滨工业大学能源科学与工程学院,黑龙江哈尔滨150001
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为解决卡尔曼滤波算法难以实现燃气轮机多传感器故障诊断的难题,提出一种基于混合算法的燃气轮机多传感器故障诊断方法.首先,基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法构建了一组滤波器,每个滤波器对状态的最优估计被定义为故障检测因子用于传感器故障的特征提取;然后,利用基于密度的聚类算法对故障检测因子进行聚类以实现故障传感器的检测和隔离;最后,利用极大似然估计方法(MLE)方法实现故障传感器严重程度的估计.所提出的方法在GT25000三轴燃气轮机模拟机上进行了仿真验证,仿真结果表明:所提方法有效,多传感器故障诊断的准确率高于95％.
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以某高速公路梁桥为对象,通过全桥动力非线性时程分析,对比了摩擦摆支座、板式支座和盆式支座的地震响应,探讨了摩擦摆支座对桥梁结构的减震性能。结果表明:相对于板式支座和盆式支座,摩擦摆支座的减震效果较好;设置摩擦摆支座能够大幅减小各活动墩支座的位移响应,极大程度上避免了主梁纵向碰撞和落梁等震害的发生;较板式支座和盆式支座,摩擦摆支座极大缓解了下部承受的地震力,可大幅度降低地震对桥梁下部结构的破坏,从而提高桥梁结构抗震能力。
为改善压气机叶栅内的分离流动,优化气动性能,以仿生凹凸前缘叶栅为研究对象,基于数值方法分析吸力面特殊流动形成的原因,研究零攻角工况下凹凸前缘叶栅的流动特性,并基于涡系变化和附面层结构的分析,总结了凹凸前缘叶栅的流动控制机理.研究结果表明:由于前缘压力梯度作用使凹凸前缘叶栅形成了特殊的流向涡对,在下游向两侧发展形成特殊的三维分离结构,挤压局部流管收缩,提高了流动附着性并重组附面层结构,降低了角区分离范围且避免了大尺度集中脱落涡的形成,改善了下游流动.探索了凹凸前缘叶栅的典型旋涡模型.基于对流动控制机理的理解
以Stage 35为研究对象,采用商业软件ANSYS CFX开展了进气总压畸变对压气机性能影响的数值模拟研究.在70％叶高处安装插板式畸变模拟器,改变插板位置,得到3种不同的进气总压畸变.计算结果表明:当插板与动叶的距离分别为42,32和22 cm时,压气机压比分别下降了3.45％、3.66％和4.51％;效率则依次降低了5.10％、5.12％和6.95％;稳定裕度降低了25％、26.11％和26.62％;总压畸变会显著影响压气机内部流动,改变动叶进气角,导致动叶尾缘分离区域增大,尾迹损失增大;进口总压畸
针对燃气轮机电站存在NOx超标排放的问题,建立精准的NOx预测模型是降低其排放的基础.提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)组合模型的NOx排放预测方法.将NOx排放历史数据和燃气轮机燃烧的状态参数通过滑动窗口法构建成特征图格式输入到CNN中,利用其卷积层和池化层提取表征NOx动态变化的特征向量,并转化为时间序列格式输入到LSTM中进一步挖掘内部规律,从而实现NOx的排放预测
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