基于深度极限学习机的燃气轮机气路故障诊断技术研究

作     者：宋文强 沈登海 SONG WenQiang;SHEN DengHai

作者机构：国家管网集团西部管道有限责任公司乌鲁木齐830013 

出 版 物：《北京化工大学学报（自然科学版）》 (Journal of Beijing University of Chemical Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年第51卷第4期

页      面：89-98页

学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 080706[工学-化工过程机械] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 082003[工学-油气储运工程] 

基　　金：国家管网集团重点科研项目(CLZB202204/DTXNY202204) 

主　　题：深度极限学习机 风驱动算法 燃气轮机 气路故障 分类准确率 

摘      要：为提高输气管道设备中燃气轮机的可靠性和可用性,在稳态仿真模型的基础上,形成包含现场可测量参数、健康状态参数和故障类型的故障数据库。从参数动态调整和空气质点混沌初始化两个方面对风驱动(wind driven optimization, WDO)算法进行改进,再利用改进算法(improved wind driven optimization, IWDO)对深度极限学习机(deep extreme learning machine, DELM)的超参数进行寻优,并试算不同模型结构对分类效果的影响,最终形成最优IWDO-DELM组合模型。结果表明,仿真模型的热力和水力参数准确,可以为故障数据库的生成提供基础;最优DELM的模型结构为9-81-44-1,激活函数均为Sine;IWDO-DELM模型在训练集和测试集上的故障分类准确率分别为99.12%、98.83%,优于支持向量机(support vector machine, SVM)、反向传播神经网络(back propagation, BP)、相关向量机(relevance vector machine, RVM)和极限学习机(extreme learning machine, ELM)等模型的计算结果。通过现场验证,证明了IWDO-DELM模型可有效识别燃气轮机气路上的单故障和多故障类型。研究结果可为输气管道的安全平稳运行提供实际参考。