CN103364200B

CN103364200B - 一种燃气轮机启动过程状态评估方法

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Publication number: CN103364200B
Application number: CN201310277372.4A
Authority: CN
Inventors: 曹云鹏; 李淑英; 王伟影; 李辉; 赵宁波
Original assignee: Harbin Engineering University
Current assignee: Harbin Engineering University
Priority date: 2013-07-03
Filing date: 2013-07-03
Publication date: 2015-12-02
Anticipated expiration: 2033-07-03
Also published as: CN103364200A

Abstract

本发明涉及旋转机械状态监测领域，特别是一种燃气轮机启动过程状态评估方法。本发明包括如下步骤：（1）采集状态信息；（2）构建燃气轮机输出轴转速正常曲线带；（3）状态评估；（4）更新正常曲线带。本发明提出了燃气轮机输出轴转速正常曲线带的启动过程评估方法，具有计算量小、计算速度快、易于理解等优点，解决了燃气轮机启动过程定量状态评估问题。

Description

一种燃气轮机启动过程状态评估方法

技术领域

本发明涉及旋转机械状态监测领域，特别涉及一种燃气轮机启动过程状态评估方法。

背景技术

燃气轮机机动性好，具有良好的调峰性能。所以，燃气轮机启动成功与否直接影响着燃气轮机能否快速地响应和满足用户的需要。如果启动故障，将会造成重大经济损失，甚至影响到整个电网的完全。

燃气轮机的启动过程是一个多***交叉耦合过程。中国发明专利94193471.3提供了一种用于显示启动过程中透平的运行状况的方法，其技术特征是：在一条从透平特定的参数（ｍ．ｗ．ｂ）和运行相关参数（kz、kT、ｋp）中得出的基准曲线（ＲＶ）旁，还显示透平转速（ｎ）随时间变化的曲线（ＡＶ）。但是该专利的目的是对启动过程中的透平运行状态进行适当的显示，并不用于启动过程的状态评估。

与中国发明专利94193471.3相比，本发明提供一种燃气轮机启动过程状态评估方法，根据多次正常启动样本构建燃气轮机输出轴转速的正常曲线带，对比实际转速线和正常曲线带，实现启动过程的状态评估，及时发现燃气轮机启动异常情况，降低维护成本。

发明内容

本发明的目的在于提供一种燃气轮机启动过程状态评估方法，实现燃气轮机启动过程的状态评估。

本发明的目的是这样实现的，本发明包括如下步骤：

（1）采集状态信息：采集燃气轮机启动过程状态信息，包括启动触发信号和燃气轮机输出轴转速；

（2）构建燃气轮机输出轴转速正常曲线带：积累燃气轮机正常启动过程样本，进行燃气轮机输出轴转速统计分析和边界计算，建立燃气轮机输出轴转速正常曲线带；

（3）状态评估：当燃气轮机启动触发时，对燃气轮机启动过程进行状态评估，如果燃气轮机输出轴转速在燃气轮机输出轴转速正常曲线带内时，则启动过程评估结果为正常，启动过程状态评估结束；如果燃气轮机输出轴转速超出正常曲线带时，启动过程评估结果为不正常；

（4）评估结果确认：对步骤（3）中评估结果为不正常的启动过程由进行最终确认，如果确认评估结果正确，则选择检修措施，启动过程状态评估结束；如果确认评估结果不正确，则将步骤（3）中评估结果为不正常的启动过程评估结果更改为正常，同时将本次启动过程数据添加入步骤（2）中的正常启动过程样本；

（5）更新正常曲线带：按照步骤（2），重新计算燃气轮机输出轴转速样本的上边界和下边界，得到新的燃气轮机输出轴转速正常曲线带。

步骤（2）的建立燃气轮机输出轴转速正常曲线带的步骤包括：

（1）积累正常启动过程样本：正常启动过程的样本是指燃气轮机正常启动时，燃气轮机输出轴转速在启动触发到慢车状态这段时间的采样值：

X = [\begin{matrix} X_{1} \\ X_{2} \\ . \\ . \\ . \\ X_{i} \end{matrix}] = [\begin{matrix} x_{1,1} & x_{1,2} & \cdot \cdot \cdot & x_{1, j} \\ x_{2,1} & x_{2,2} & \cdot \cdot \cdot & x_{2, j} \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ \cdot & \cdot & \cdot & \cdot \\ x_{i, 1} & x_{i, 2} & \cdot \cdot \cdot & x_{i, j} \end{matrix}],

其中，小标i=1,2,3,···,m表示样本，j=1,2,3,···,n表示采样时刻；

（2）燃气轮机输出轴转速统计分析：寻找所有样本中，各采样时刻燃气轮机输出轴转速的最大值、最小值，定义i个燃气轮机输出轴转速样本在第j时刻的最大值、最小值分别为：

max(X_j)＝1.1*max{x_1,j,x_2,j,…,x_i,j}

min(X_j)＝0.9*min{x_1,j,x_2,j,…,x_i,j}

（3）计算燃气轮机输出轴转速边界：基于燃气轮机输出轴转速的最大值、最小值计算得到燃气轮机输出轴转速正常曲线带的上边界和下边界：

X_上边界=max(X_j)，j＝1，2，…,n

X_下边界=min(X_j)，j＝1，2，…,n

本发明的有益效果在于：

本发明提出的基于燃气轮机输出轴转速正常曲线带的启动过程评估方法，具有计算量小、计算速度快、易于理解等优点，解决了燃气轮机启动过程定量状态评估问题。

附图说明

图1为燃气轮机启动过程的状态评估流程图；

图2为燃气轮机输出轴转速正常曲线带示意图；

图3为燃气轮机启动过程评估结果示例示意图；

图4为更新前后的燃气轮机输出轴转速正常曲线带示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

本发明的基本步骤包括以下步骤：

首先，本发明采集可反映燃气轮机启动过程的状态信息。

然后，根据历史运行数据获得的正常启动过程样本，采用统计规律构建燃气轮机输出轴转速正常曲线带。

之后，根据燃气轮机输出轴转速正常曲线带评估此次启动过程的状态，如果评估结果为“正常”，则本次启动过程评估结束。

如果评估结果为“不正常”，但经过确认为“正常”启动过程，则将这一组被判定“不正常”的启动过程数据添加入正常启动过程样本，重新构建燃气轮机输出轴转速正常曲线带。

下面参见图1所示的燃气轮机启动过程状态评估流程图，对于本发明燃气轮机启动过程状态评估方法进行详细说明，包括以下步骤：

步骤101：采集反映燃气轮机启动过程的信息，启动触发信号和燃气轮机输出轴转速。只采集启动触发信号为“真”时的燃气轮机输出轴转速。对于启动过程相关的信息，可以采用相应的传感器直接采集，也可以从燃气轮机监控***的数据库获得。对于参数的采集，采样频率1Hz至5Hz之间。

步骤102：根据积累的历史正常启动过程样本，采用统计规律构建燃气轮机输出轴转速正常曲线带。

下面列出了统计规律构建燃气轮机输出轴转速正常曲线带的方法：

（1）收集正常启动过程样本，这是一个初始积累的过程。为了便于阐述本发明的具体实施过程，假定目前已经收集了两次正常启动燃气轮机输出轴转速数据，采样频率2Hz，采样时间120秒，采样点60个，即

j=[0123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960]

X₁=[0000000002.647911.712419.337122.033222.033222.033222.042922.033222.033222.033222.033222.023622.033222.023622.026822.026822.026822.026822.026822.026822.026822.026822.026822.033222.033222.042922.023626.459232.431436.789739.795142.41444.675346.75348.666450.724852.850854.909257.112559.470462.920466.273771.124973.734175.811878.662580.972283.446186.151988.693590.964493.564]

X₂=[0000000002.251610.572118.003522.023622.023622.023622.042922.042922.023622.033222.042922.033222.023622.042922.033222.033222.042922.023622.033222.023622.033222.033222.033222.042922.033222.042922.042926.720132.412137.214941.428344.974947.603450.009752.145354.184456.213858.716762.243966.834271.550174.139976.468979.058881.629384.296586.789789.10991.3893.989296.63799.2656];

（2）寻找上述样本中燃气轮机输出轴转速在各个采样时刻燃气轮机输出轴转速的最大值、最小值，得到max（X_j）和min(X_j)，采样时刻j=1,2,…,n。

例如，采样时刻j=10的最大值、最小值的计算过程

max(X₁₀)=1.1*max(x_1,10，x_2,10)=1.1*max(2.2516，2.6479)=1.1*2.6479=2.91269

min(X₁₀)=0.9*min(x_1,10，x_2,10)=0.9*max(2.2516，2.6479)=0.9*2.2516=2.02644

（3）边界计算：基于步骤（2）得到的燃气轮机输出轴转速每一时刻的最大值、最小值，按照采样序列，得到燃气轮机输出轴转速正常曲线带的上边界和下边界。

X_上边界=[0000000002.9126912.8836421.2708124.2365224.2365224.2365224.2471924.2471924.2365224.2365224.2471924.2365224.2365224.2471924.2365224.2365224.2471924.2294824.2365224.2294824.2365224.2365224.2365224.2471924.2365224.2471924.2471929.3921135.6745440.9363945.5711349.4723952.3637455.0106757.3598359.6028461.8351864.5883768.4682973.5176278.7051181.5538984.1157986.9646889.7922392.7261595.4686798.0199100.518103.38812106.3007109.19216]

X_下边界=[0000000002.026449.5148916.2031519.8212419.8212419.8212419.8386119.8298819.8212419.8298819.8298819.8212419.8212419.8212419.8241219.8241219.8241219.8212419.8241219.8212419.8241219.8241219.8241219.8298819.8298819.8386119.8212423.8132829.1708933.1107335.8155938.172640.2077742.077743.7997645.6523247.5657249.4182851.4012553.5233656.6283659.6463364.0124166.3606968.2306270.7962572.8749875.1014977.5367179.8241581.8679684.2076]

根据燃气轮机输出轴转速的上边界和下边界，绘制成图2所示的燃气轮机输出轴转速正常曲线带。

步骤103：实时监测燃气轮机的启动触发信号，当监测到启动触发信号为“真”时，开始对比燃气轮机输出轴转速与正常曲线带，判断是否超出正常曲线带的范围，如果燃气轮机输出轴转速处于正常曲线带内，则启动过程评估结果为“正常”；如果燃气轮机输出轴转速超出正常曲线带，则启动过程评估结果为“不正常”。

例如，燃气轮机新的启动过程数据

X₃=[00000000007.296115.490920.197120.177820.177820.187520.187520.187520.187520.177820.197120.187520.197120.187520.187520.187520.187520.187520.187520.177820.187520.187520.187520.177820.177820.187522.100928.652933.484737.533841.399344.607747.342549.400951.536553.295355.34458.349461.992768.921572.303874.381577.12679.976881.967584.692786.934789.427992.44394.45396.9463];

将本次启动过程曲线用步骤102计算得到的燃气轮机正常启动曲线带进行对比分析。图3为评估结果，X₃在j=10,11,12,37,38五个采样时刻超出燃气轮机正常启动曲线带下边界X_下边 _界，因此启动过程评估结果为“不正常”。

步骤104：步骤103得到的启动过程评估结果为“不正常”，需要对评估结果的正确性进行确认。确认评估“不正确”，将步骤103中评估结果为“不正常”的启动过程评估结果更改为“正常”，同时将本次启动过程数据X₃添加入步骤102中的正常启动过程样本。

步骤105：步骤103判定“不正常”的启动过程，但经过步骤104确认为“正常”的启动过程数据进行存储，添加入正常启动过程样本，按照步骤102对燃气轮机正常启动曲线带进行重新计算。具体更新步骤如下：

首先，按照步骤102，计算新的正常启动过程样本X₁，X₂和X₃中燃气轮机输出轴转速在各个采样时刻燃气轮机输出轴转速的最大值、最小值，得到max（X_j）和min(X_j)，采样时刻j=1,2,…,n。例如，采样时刻j=10时的燃气轮机输出轴转速的最大值、最小值

max(X₁₀)=1.1*max(x_1,10，x_2,10，x_3,10)=1.1*max(2.2516，2.6479，0)=1.1*2.6479=2.91269

min(X₁₀)=0.9*min(x_1,10，x_2,10，x_3,10)=0.9*max(2.2516，2.6479，0)=0.9*0=0

其次，基于燃气轮机输出轴转速每一时刻新的最大值、最小值，计算得到燃气轮机输出轴转速正常启动曲线带新的上边界和下边界。

X_下边界=[00000000006.5664913.9418118.1773918.1600218.1600218.1687518.1687518.1687518.1687518.1600218.1773918.1687518.1773918.1687518.1687518.1687518.1687518.1687518.1687518.1600218.1687518.1687518.1687518.1600218.1600218.1687519.8908125.7876130.1362333.7804237.2593740.1469342.077743.7997645.6523247.5657249.4182851.4012553.5233656.6283659.6463364.0124166.3606968.2306270.7962572.8749875.1014977.5367179.8241581.8679684.2076]

最后，根据计算得到的新的燃气轮机输出轴转速的上边界和下边界，得到图4所示的新的燃气轮机输出轴转速正常曲线带。

启动过程状态评估结束。

本发明分析了燃气轮机启动过程，提出了燃气轮机启动过程正常曲线带的概念。基于启动过程正常曲线带可以实现燃气轮机启动过程的定量评估。

燃气轮机输出轴转速正常曲线带更新是选择性的。只有步骤（3）判定“不正常”的启动过程，但经过步骤（4）确认为“正常”的启动过程时，才将该组启动过程数据进行存储，添加入正常启动过程样本，按照步骤（2）中得到新的燃气轮机输出轴转速正常曲线带。

Claims

1.一种燃气轮机启动过程状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

（2.1）积累正常启动过程样本：正常启动过程的样本是指燃气轮机正常启动时，燃气轮机输出轴转速在启动触发到慢车状态这段时间的采样值：

X = [\begin{matrix} X_{1} \\ X_{2} \\ . \\ . \\ . \\ X_{i} \end{matrix}] = [\begin{matrix} x_{1, 1} & x_{1, 2} & ... & x_{1, j} \\ x_{2, 1} & x_{2, 2} & ... & x_{2, j} \\ . & . & . & . \\ . & . & . & . \\ . & . & . & . \\ x_{i, 1} & x_{i, 2} & ... & x_{i, j} \end{matrix}],

（2.2）燃气轮机输出轴转速统计分析：寻找所有样本中，各采样时刻燃气轮机输出轴转速的最大值、最小值，定义i个燃气轮机输出轴转速样本在第j时刻的最大值、最小值分别为：

max(X_j)＝1.1*max{x_1,j,x_2,j,…,x_i,j}

min(X_j)＝0.9*min{x_1,j,x_2,j,…,x_i,j}，

（2.3）计算燃气轮机输出轴转速边界：基于燃气轮机输出轴转速的最大值、最小值计算得到燃气轮机输出轴转速正常曲线带的上边界和下边界：

2.根据权利要求1所述的一种燃气轮机启动过程状态评估方法，其特征在于：所述构建燃气轮机输出轴转速正常曲线带的采样频率2Hz，采样时间120秒，采样点60个。