基于神经网络的燃气轮机故障诊断

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轮机工程毕业论文题目一：1、表面换热器在舰船燃气轮机间冷系统中的应用2、现代轮机管理与船舶安全航行3、舰用航改燃气轮机通用控制系统研制及应用4、模糊神经网络在轮机故障诊断中的应用与研究5、船用燃气轮机盘-叶耦合系统固有振动特性研究6、基于航海职业能力培养的高职院校轮机工程技术专业课程标准构建7、轮机协同训练平台中的角色问题及协同策略8、船舶发电用三轴燃气轮机控制仿真研究9、船用燃气轮机发电机组动态性能仿真10、大数据在轮机故障诊断系统设计中的应用11、基于五种能力要求、四种体系支撑的轮机工程人才培养模式12、基于云模型的轮机模拟器效能评价13、基于虚拟现实技术的轮机英语环境仿真研究14、海洋环境条件对船舶间冷循环燃气轮机性能的影响15、舰船燃气轮机气路测量参数的理论选择方法16、基于模糊综合评判的轮机模拟器智能评估系统17、GT25000型船用燃气轮机振动监测阈值分析18、船用燃气轮机发电系统建模与仿真研究19、板式换热器在船舶轮机中的应用20、深水铺管起重船轮机管道系统设计研究21、北极航线开通之轮机部对策22、船用三轴燃气轮机气路故障建模与聚类诊断技术23、新型轮机仿真平台实操考试自动评估算法24、部件性能退化对船用三轴燃气轮机性能的影响25、舰用燃气轮机发电机组发展概述26、试论现代轮机管理及船舶安全航行27、一种基于控制图的燃气轮机压气机性能评价方法28、轮机工程专业创新人才培养模式及其实训平台建设29、“人-机”一体化模式在轮机管理中的应用分析30、航改大功率、高效率舰船燃气轮机的技术发展途径探讨31、船舶燃气轮机发电机组实时仿真新方案32、船舶轮机常见的检验问题及对策分析33、轮机模拟器中机舱资源管理培训及评估功能34、轮机缺陷导致的河船事故分析与对策研究35、用于舰船综合电力推进的燃气轮机关键技术36、轮机模拟器考核自动评分算法研究37、舰用燃气轮机抗冲击时域模拟研究轮机工程毕业论文题目二：38、轮机故障模拟及仿真训练系统39、船舶轮机检验常见缺陷及排除措施分析研究40、船舶电力推进三轴燃气轮机动态性能仿真及控制策略研究41、STCW公约马尼拉修正案对轮机工程专业人才培养的影响及对策42、浅析“11规则”下高职轮机专业课程设置改革43、船用燃气轮机回热器设计的数值研究44、基于LabVIEW的船用燃气轮机数字控制器软件设计45、进排气压力损失耦合作用下的船用燃气轮机性能研究46、浅谈现代船舶轮机安全管理47、“虚实结合”轮机工程专业船员实操模式探究48、俄罗斯船用及工业燃气轮机的发展和应用现状49、轮机模拟器及其关键技术50、现代船舶轮机模拟器的应用与发展51、世界航改舰船用燃气轮机的发展趋势52、船舶轮机模拟器CAVE系统设计与关键技术研究53、船用燃气轮机润滑油54、Foran软件在轮机设计中的应用55、浅析内河船舶轮机常见故障56、舰用燃气轮机抗冲击性仿真评估方法57、舰船燃气轮机间冷器优化设计与性能分析58、一种分布式船舶轮机模拟器59、基于轮机模拟器的“机舱资源管理”研究与实践60、Quest3D虚拟现实技术在轮机模拟器开发中的应用61、轮机自动化的发展现状及特征62、现代船舶轮机安全管理研究63、船用间冷循环燃气轮机供油规律仿真研究64、船用三轴燃气轮机起动特性研究65、海洋环境下航改燃气轮机腐蚀防护与控制66、WR-21舰船用燃气轮机的设计特点67、现代舰船燃气轮机发展趋势分析68、间冷回热燃气轮机发展现状69、国外舰船航改燃气轮机的发展特点轮机工程毕业论文题目三：70、船用燃气轮机启动过程仿真71、船舶轮机设备管理72、船用燃气轮机间冷器流路的数值计算分析73、21世纪的澎湃动力从新型水面舰艇看舰用燃气轮机的发展74、船舶轮机模拟训练装置技术现状及发展趋势75、机电复合型轮机管理人才培养方案的研究与探索76、舰船燃气轮机技术的发展途径77、轮机管理中情景意识的培养78、某船用燃气轮机故障的动力学分析79、大型轮机模拟器中船舶电力系统的建模与仿真80、IC循环船用燃气轮机的可行性研究81、船舶轮机送审图纸计算机辅助设计82、四海一心美国LM2500舰用燃气轮机技术解析83、漫谈舰船的燃气轮机84、船舶轮机备件管理85、复杂循环船用燃气轮机间冷器的数值模拟86、轮机资源管理中情景意识对安全的影响87、浅谈浮船坞轮机系统设计88、轮机模拟器辅锅炉仿真系统的设计与实现89、船用燃气轮机建模技术研究90、舰船燃气轮机变几何动力涡轮三维粘性流场的数值分析91、DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现92、基于虚拟现实技术的轮机模拟器视景研究93、轮机模拟器的现状和发展趋势94、船舶燃气轮机技术和应用的展望95、浅谈轮机模拟器的应用及前景96、现代集装箱船舶轮机模拟器主机仿真建模97、计算机网络与轮机仿真训练器98、船用燃气轮机进气过滤系统的计算流体力学（CFD）研究99、WR-21--新一代的船用燃气轮机100、轮机模拟器柴油主机动态过程实时仿真。

燃气轮机燃烧故障原因与检修分析摘要：燃气轮机在火力发电厂中的应用作用显著，但在燃气轮机设备运行过程中，容易出现异常故障，要求及时作出检修方案，对相关检修人员的故障诊断能力也提出了更高层次的要求。

基于此，本文主要分析了燃气轮机的几种故障原因，并具体提出了检修策略，旨在提升燃气轮机运行安全性。

关键词：燃气轮机；故障原因；故障检修；安全运行引言：基于我国城市化进程不断加快，用电总需求量不断增加，为满足市民用电需求，我国积极进入了先进的燃气轮机设备，以提高火力发电厂的供电效率，进而保证供电稳定性，更好满足社会经济发展需求和居民用电需求。

因此，有必要深入探究燃气轮机燃烧故障机故障原因及检修方法，减少燃气轮机故障的发生。

1.探讨燃气轮机燃烧故障原因1.燃烧故障1.故障描述以某型号燃气轮机燃烧故障为例，研究发现，燃烧室是保证燃气轮机稳定运行的关键因素，当燃烧室出现熄火或回火等故障问题，将会严重影响燃气轮机的运转效率，某型号的燃气轮机燃烧室采取环形结构设计，包括24个混合型的燃烧器，在此种结构设计与实现下，保证燃气轮机充分燃烧，提高了燃烧工作效率，安全程度高，在火力发电厂等应用中，展现了显著的优势；但长期应用过程中发现，燃气轮机存在故障问题，出现了燃烧不稳定的情况，频繁发生跳机故障[1]。

研究发现，出现上述问题前，燃气轮机是处于正常运行状态的，机组的运行参数未出现异常，机组突然产生ACC＞GW3对应的保护动作性警报，此时，及时给出跳闸反应。

2.故障原因（1）燃烧不稳定状态故障发生后，第一时间进行评估和诊断，旨在找出具体的原因，对燃气轮机燃烧检测原理及保护定值展开分析；分析发现，当燃气轮机内部结构出现强烈的化学反应时，会干扰燃烧室工作，同时伴有振荡情况，此时整个燃气轮机机组压力也出现了波动，经研究探讨，将此种情况视为“燃烧不稳定状态”。

一般情况下，燃烧室测量中，主要涉及到动态压力测量和动态振动测量；前者主要是借助压力传感器设备获取多频段和多幅值信息数据的；后者则是对ACC传感器进行运用的，能够在不同外缸频率状况下调节振动速度所对应的数值。

燃气轮机异常故障分析及对策研究摘要：近年来，随着我国经济的快速发展，对电力的需求越来越多，也对电厂设备运行质量提出了更高的要求。

随着设备运行压力的增强，设备日常维护与保养变得越来越重要，只有全面做好设备的日常维护，及时发现故障，解决问题，才能实现设备稳定安全运行，保证良好的供电质量。

近年来，我国的经济发展迅速，电力消耗水平增大，燃气轮机是新型的供电设备，要充分做好日常的维护检测，全面保证设备稳定性。

关键词：燃气轮机；异常故障；对策研究引言燃气轮机发动机是内燃机的一种。

从本质上讲，发动机可以看作是一种能量转换设备，将储存在燃料中的能量以旋转动力的形式转换成有用的机械能。

术语“气体”是指进入发动机并在能量转换过程中作为工作介质的环境空气。

这些空气先被吸入发动机，在其中进行压缩，与燃料混合并点燃。

由此产生的热气体高速膨胀通过一系列翼型叶片，将燃烧产生的能量传递给输出轴。

高温尾气中的残留热能可用于各种工业流程，例如通过余热锅炉进行汽轮机冲转，提高整体能源利用效率。

因此，重型燃气轮机已经成为能源转换的重要工具，对于我国发展具有重要的意义。

1燃气轮机异常故障分析虽然我国科技和经济的快速发展，重型燃气轮机的发展也逐步得到了提升，满足了我国发电及工业生产的需求。

但是，重型燃气轮机在我国的发展现状还存在一定的问题，主要体现在以下几个方面：一是技术水平不足。

由于我国重型燃气轮机发展时间较晚，并没有进行核心技术的掌握，导致重型燃气轮机核心技术主要掌握在国外企业手中，不利于我国重型燃气轮机的发展。

二是维修能力不足。

由于重型燃气轮机核心技术掌握不足，导致重型燃气轮机在实际应用过程中，出现故障固件问题时，国内没有相匹配的部件和软件进行更换升级，需要与国外厂家进行联系，不仅导致设备维修的成本增加，也不利于我国发电、工业行业的有序发展。

三是控制技术不足。

目前，我国重型燃气轮机的研究，尚处于初步探索和发展阶段，并不能结合实际应用的需求，进行控制技术的完善，导致重型燃气轮机研发与生产技术落后，不利于我国相关行业的可持续性发展。

GT D -350型燃气轮机远程监测与诊断系统研究Ξ谢春玲1,王志涛2,戴景民1(11哈尔滨工业大学,哈尔滨　150001;21哈尔滨工程大学,哈尔滨　150001)摘　要:为了研究G T D -350燃气轮机动态特性,本文在阐述远程监测诊断系统的原理和总体框架基础上,提出了基于C AN 总线的G T D350型燃气轮机远程监测与诊断系统整体设计方案。

同时给出了应用于G T D350型燃气轮机的混合智能故障诊断方法。

关　键　词:燃气轮机;远程监测;故障诊断中图分类号:TK 478 文献标识码:A 文章编号:1009-2889(2008)03-0001-03 G T D -350燃气轮机是国内首次引进的一个独特设计、带自由涡轮的航空燃气涡轮发动机。

它是设计用作Mi2型轻量级直升飞机的动力装置。

为了在实验室进一步研究其作为联合动力装置原动机的动态特性,设计远程监测诊断系统是G T D -350燃机安全、可靠运行的重要保证。

远程故障诊断技术是在故障诊断技术、计算机技术和网络通信技术发展的基础上,由于工业过程对远程监测与控制的急切需求而迅速发展起来的应用技术。

它通过工业局域网/广域网把分布于各个局部现场、独立完成特定功能的设备互联起来,以达到协同工作、集中监测的目的,最大限度地发挥网络的实时性和高效性来完成远程设备的监测与故障诊断。

1　监测诊断系统设计111监测诊断系统的组成本文设计了一种简捷、可靠的基于C AN 总线的燃气轮机分布式监测和故障诊断系统,可以方便地调用各种故障诊断方法,实现燃气轮机的状态监测和故障诊断。

它主要由传感器子系统、现场采集处理与监测子系统、远程监视子系统、分析诊断子系统和网络子系统等部分组成。

综合了信号处理、人工智能、通信、DSP (Digital signal processing )、数据库、计算机网络等成熟的技术,将一个完整的在线监测和诊断任务分解到不同层的计算机上,相互配合,共同实现分布式的监测过程。

6FA燃气轮机进气加热系统跳机故障分析处理燃气轮机的IBH（进气加热系统）通常用于防止冬季压气机进口结冰，具有扩限制压比超限的作用，在压气机进口可转导叶的配合下，可以有效解决干式低NOX燃烧室预混燃烧工作范围狭窄的问题。

通常GE燃机具有10%的通流余量，通过IBH可使6F机组的压气机喘振余量达到12%。

在实际运行中，IBH不仅会影响燃机的功率和热效率；而且在IBH故障时，还可能影响机组的安全运行。

因此，下面就6FA燃机IBH的一次故障跳机原因进行分析探讨，提出了提高燃机机组可靠性的管理及技术建议，为燃气轮机机组的安全运行提供参考。

1进气抽气加热（IBH）系统如图1所示，进气抽气加热系统由手动进口隔离阀VM15－1、进气抽气加热控制阀VA20－1、压力传感器96BH－1/2以及控制阀的启动控制回路组成。

抽气加热控制阀由带有I/P（电流/压力）转换器的启动执行机构65EP－3驱动，96TH－1是远程位置调节器。

仪用空气经恒压阀VPR41-1将压力保持在0.31MPa，当控制系统输出不同的电流时，经I/P转换后，控制阀在不同的气压作用下有不同的开度。

燃气轮机的进气加热是将少量压气机排气抽出，实现对压气机进气加热，防止压气机进口结冰。

对于DLN燃烧系统，则可以扩大预混燃烧的范围。

干式低氮氧化物（DLN）燃烧系统采用预混燃烧模式，空气和燃料在燃烧前先进行混合，预混模式被设计为：当机组在排气温度控制时，调整压气机空气流量保持完全恒定的燃烧温度。

在额定的IGV最小全速角，投入了IGV温控的情况下，大约在70%负荷以后才能进入预混模式运行。

如果借助于减小IGV角度，把预混燃烧模式扩大到较低的负荷，必然导致燃气轮机压气机的设计喘振裕度的减校同时，IGV角度的减小会引起较大的压降和空气流的总温度下降，它将可能导致第一级静叶片在一定的环境温度下结冰。

在压气机设计时，为了考虑采用低于IGV最小全速角来扩展预混燃烧范围（这样可能导致压气机接近于喘振边界），从压气机抽取其总排量的5%，在压气机入口处与入口气流混合实现再循环。

RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用摘要：为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷，提出了一种基于最近邻聚类学习算法的RBF神经网络模型，并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中。

应用结果表明，RBF网络训练速度快、分类性能良好，在设备故障诊断领域具有很好的实用性。

关键词：RBF神经网络；故障诊断；旋转机械旋转机械是石油、化工、冶金、机械等行业生产中的关键设备，随着其大型化、自动化、高速化和复杂化发展，运行的可靠性和安全性日益受到重视。

因此对其进行可靠、准确的故障诊断具有十分重要的意义。

但是旋转机械结构的复杂性和耦合性又使得其故障具有多样性、模糊性和随机性等特点，因此很难用传统的模式分类技术将这些故障截然分开。

而人工神经网络具有非线性模式分类性能和很强的自组织、自学习能力[1]，不需要预先给出关于模式的先验知识和判别模型就能够通过自组织和自学习机制自动地形成所要求的决策域。

神经网络技术用于机械故障诊断较为成熟的是BP网络，但在实际的应用中，BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法，这就不可避免的出现了网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷[2]。

本文提出一种基于RBF网络的旋转机械故障诊断方法，并在实际应用中证明了其学习速度和分类能力均优于BP网络。

1.RBF神经网络1.1. RBF神经网络拓扑结构典型的RBF神经网络是具有单隐层的3层前馈网络，一种局部逼近网络，它能以任意精度逼近任意连续的函数[3]。

RBF神经网络的第一层为输入层，由信号源节点组成；第二层为隐含层，其单元数视所描述的需要而定；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应。

输入层节点只是传递输入信号到隐含层，隐含层节点由像高斯函数那样的辐射作用函数构成，输出层节点通常是简单的线性函数。

隐含层节点中的作用函数对输入信号将在局部产生响应。

1.2. RBF神经网络的学习算法神经网络其结构从根本上决定了其性能及训练的方法、速度，而训练算法本身的可行性、有效性、快速性也体现了该网络的优劣以及应用前景。

关于柴油机故障诊断的总结关于柴油机故障诊断的阐发关于柴油机故障诊断的总结柴油发动机应用广泛，处在所属产业链的相对核心的位置。

其高速运行运行状态的好坏直接关系到成套设备的工作状态。

因此，对柴油机运行状态进行监测和故障诊断，确保其处于安全、可靠、高效率的组织工作状态，对提高整套设备的劳动效率，提高产品质量，降低生产成本和能耗具有历史性的意义。

柴油机故障诊断和其它类型的机械一样，首先作出必须对故障机理进行研究，以故障信号的检测技术及信号处理技术为基本，以故障信号处理和特征提取理论为基本理论，以基于信号处理和特征提取方法故障类型识别方法为基本的。

近年来，随着科学技术的健康发展，柴油机故障诊断技术也经历着从最初的事后维修到定时检测，再到现代故障诊断技术的视情维修。

传统的诊断方法虽然简单易行，但是由于其信息量小，精确度不高，成本较高且容易发生误判，故难以满足现代的需求。

20世纪80年代，邓聚龙教授提出了灰色系统理论，为研究少数据、贫信息不确定性问题提供了新方法，不足之处很好地解决了传统性方法的不足之处。

进入90年代后，随着人工智能技术的发展，柴油机故障诊断技术进入了智能化的阶段。

检测项目增强，软件功能增强，诊断的准确性大为提高。

基于专家系统和可视化的智能化诊断方法为柴油机故障诊断技术监视系统的发展提供了新的方向。

一、传统的故障诊断技术传统的柴油机故障诊断技术主要包括热力参数分析法、声振监测、磨粒监测分析法。

热力参数分析法中又可以分为通过测定柴油机工作过程的示功图对柴油机工作过程做综合性的监测的第十四条示功图法和利用瞬时转速波动信号对柴油机进行监测和故障诊断的方式。

1、热力参数分析法热力参数分析法是利用柴油机工作时热力参数的变化来判断其工作状态的。

这些参数包括气缸压力示功图、排气温度、转速、滑油温度、冷却水进出口温度及排放等。

由于这些参数能够很好的非常积极水解柴油机的工作情况以及故障特征，具有关联性强、直观且便于分析等缺点，因此此种方法得到了广泛的应用。