基于深度学习与信息融合的燃气轮机故障诊断.pdf

在现代航空、电力等工业领域中，燃气轮机扮演着极为重要的角色。它是这些行业高效运作的核心动力设备之一，但同样也面临着复杂的故障诊断问题。传统的故障诊断方法依赖于专家经验和预先设定的规则，无法有效应对燃气轮机运行中出现的复杂、非线性问题。因此，基于深度学习与信息融合技术的燃气轮机故障诊断方法应运而生，这种方法能够对燃气轮机的健康状态进行有效和准确的诊断。 核主元分析（Kernel Principal Component Analysis，简称KPCA）是本研究中对原始信息进行预处理的关键技术。KPCA是一种基于核技巧的非线性主成分分析方法，它通过核函数将原始数据映射到一个高维空间，在这个新的空间中提取主成分。其核心思想是通过核函数将非线性可分的样本线性映射到高维空间中，从而在高维空间中线性求解主成分。这一步骤的目的是从关键部件（如主泵、喷口加力调节器、滑油压差传感器等）获取的原始信号中，提取能代表燃气轮机健康状态的重要特征。 接下来，深度学习技术的应用为故障诊断带来了新的突破。深度学习可以通过构建包含多个隐层的复杂神经网络模型，实现数据特征的逐层变换和提取。这一过程能够使模型自适应地学习故障数据中隐藏的有用信息，提升对复杂故障模式的识别能力。具体而言，研究中采用的深度学习模型能够根据核主元特征向量，逐层提取并学习燃气轮机的故障特征，并形成故障诊断模型。 在研究中还提到了极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM），这是一种单隐层前馈神经网络。虽然极限学习机的学习速度相对较快，但它在处理复杂问题时的诊断精度并不如深度学习模型。这一点通过研究的对比实验得到了验证。 信息融合技术则在决策层面上进一步提升了诊断准确率。信息融合技术将深度学习模型和极限学习机模型得到的诊断结果进行融合，通过对不同模型诊断结果的综合分析，使最终的诊断结果更加可靠。该技术的应用改善了单一模型可能存在的诊断盲点，提高了燃气轮机故障诊断的准确性。 整个研究过程不仅为燃气轮机的故障诊断提供了新的技术方案，还表明了深度学习和信息融合技术在工程应用中的巨大潜力。通过在燃气轮机专用试验平台上进行试车试验，研究展示了如何通过提取关键部件状态参数，构建特征向量空间，并结合深度学习和信息融合技术，有效诊断出燃气轮机的关键部件健康与故障状态。 这项研究为故障诊断领域引入了先进的深度学习算法，并结合了信息融合技术，提高了燃气轮机故障诊断的智能性和准确性，这对于提升工业设备的维护效率和可靠性具有重大意义。此外，该方法在工程实践中的应用前景广阔，能够帮助工程师及时准确地识别设备故障，从而减少设备的停机时间，提高生产效率。