试析燃气轮机排气温度异常检测及诊断

[摘 要]燃气轮机排气温度异常的检测与诊断是燃气轮机健康管理的重要组成部分，通过对燃气轮机的检测与诊断能够对燃气轮机的状态进行有效的评估，及时对发现的异常状态进行诊断，提高燃气轮机的安全性与可靠性。

[关键词]燃气轮机 异常检测 诊断

中图分类号：TM725 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）43-0011-01

对燃气轮机的健康维护是非常重要的，有相关的研究表明，燃气轮机排气温度异常部分原因是燃气轮机甩负荷和热通道部件的损坏失效引起的，在相关的检测方法中，模糊C均值聚类算法能够为燃气轮机的异常检测及诊断提供相关的参考。

一、 关于燃气轮机

燃气轮机是一种旋转叶轮式的热力发动机，它以连续流动的气体作为工质，带动了叶轮的高速旋转，把燃料的能量转变为有用功的内燃式的动力机械，是新一代的动力装置。

燃气轮机因其具有功率大、经济性好、质量轻、污染小等特点在近些年被广泛应用，在改善能源结构和保护国防与能源安全上具有重要的意义。

二、燃气轮机排气温度异常检测

燃气轮机的排气温度能够提供关于燃气轮机热气体通道部件的状况以及机器本身性能的相关信息，在相关的研究中发现，排气温度与其它气路性能的参数之间存在着线性相关性，排气温度的均匀度能够反映出燃气轮机的健康状态。

在燃气轮机的排气温度的异常检测中，我们以一台工业发电用的燃气轮机作为研究的对象。该研究对象的型号是solar金牛70型，在它的周身布置了12个排气温度的测量点，在燃气轮机正常的运行状态下，排气温度的检测信号的变化趋势被记录下来。

在验证的过程中，选取另外两台相同型号的燃气轮机，在相同的运行条件下，对排气温度的数据进行聚类验证。

对于FCM聚类算法来说，样本的相似性判定受样本数据的取值范围的影响，传统的数据归一化与标准化的处理方法容易把燃气轮机排气温度的空间分布不均匀的信息丢失。针对这种情况相关的专家和学者又提出了新的燃气轮机排气温度的数据预处理的新方法。

首先将燃气轮机排气温度的12个数据进行集合{T1，T2，…T12}，按照数值的大小进行递增排序得到{T1，T2，…T12}，然后将每个排气温度减去该集合中12个排气温度的平均值，得到新的排气温度的集合。为了验证这种数据预处理方法的有效性，又对不同数据的预处理方法的类聚精度进行了对比。

通过对比可以得出，第一种方法也就是排序后减均值聚类对燃气轮机排气温度具有更高的聚类精度，这种方法能够对排气温度的不均匀信息进行保留，还可以消除不同变量之间取值范围的差异对聚类精度的影响，对样本数据的特征信息能够进行更细致的提取。

三、 燃气轮机排气温度的异常诊断分析

燃气轮机的排气温度异常与甩负荷的影响有很大的关系，图二中的（一）（二）（三）就集中体现了在某段时间内发生的异常状态的时候，不同的运行状态参数的变化规律。

根据图二可以看出，该现象在发生的时候燃气轮机的功率骤降为0，排气温度迅速下降，但转速的变化不是很明显。在这种状态下燃气轮机不对外输出功率，压气机是由高温燃气的功带动起来的，致使燃气轮机的转速没有太大的变化，在压气机的入口处，空气的流量增大了，燃料的供给减少了，导致排气温度的下降。综合分析相关变化的数据，能够得出燃气轮机的排气温度出现异常的状况是由燃气轮机的甩负荷导致的。

除了甩负荷会影响燃气轮机的排气温度，燃气轮机的涡轮叶片损伤也会对其排气温度造成一定的影响。图三给出了燃气轮机在某段时间内发生的异常状态时的排气温度的周向分布。观察图三可以发现，两个图中的排气的温度周向分布很相似，排气温度的最大值出现在90？，最小值出现在150？的方向。经过现场检修发现，产生这种结果的原因是燃气轮机的一级涡轮叶片磨损严重，部分的二级涡轮叶片也存在着磨损的情况，改变了流道型线，使各叶片通道的焓降产生了差异，导致周向温度分布很不均匀。由此可以得出燃气轮机的排气温度异常与涡轮叶片的磨损有关系。

结语：

排气温度能够有效的反映燃气轮机运行的健康水平，燃气轮机受甩负荷与热通道部件的损坏的影响，对排气方面的研究有利于提高燃气轮机的健康管理水平。在现有的条件下要对燃气轮机进行细致的研究，在影响其排气温度的因素上要多给予关注，找出合理的解决方案。在相关的研究中对燃气轮机甩负荷条件下的排气温度的样本积累比较少，得到的聚类特征比较分散，相关的研究人员有必要在这方面进行数据的收集与整理，从而进行更加细致的分析与验证。

参考文献：

[1] 李孝堂.燃气轮机的发展及中国的困局[J].航空发动机，2011（03）.

[2] 蒋洪德.重型燃气轮机的现状和发展趋势[J].热力透平，2012（02）.

[3] 王伟影，赵宁波，唐瑞，李淑英，胡清华.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（03）.