基于支持向量機的燃機渦輪葉片狀態(tài)檢測.pdf

1、燃氣輪機在各個國家的的軍用民用領域占據(jù)著重要地位，其產(chǎn)業(yè)規(guī)模，產(chǎn)品應用，被視為一個國家工業(yè)化程度的重要體現(xiàn)。然而，高溫度、高壓、高轉速的工作環(huán)境決定了燃氣輪機在其工作環(huán)境中容易發(fā)生故障，因此對燃氣輪機進行狀態(tài)檢測具有極其重要的意義。國內(nèi)關于燃氣輪機狀態(tài)檢測的研究，大部分都是圍繞燃氣輪機整體的健康狀態(tài)監(jiān)測、傳感器狀態(tài)檢測、振動狀態(tài)的監(jiān)測及故障狀態(tài)診斷、氣路狀態(tài)檢測等進行的，關于燃氣輪機葉片在線監(jiān)測和檢測的技術極少。然而數(shù)據(jù)顯示，由渦輪葉片

2、失效所致的燃氣輪機失效事件占據(jù)了整個燃氣輪機失效事件的40％以上，因此對渦輪葉片提取特征來進行狀態(tài)檢測，所具有的意義重大。本文以渦輪葉片工作時的溫度數(shù)據(jù)為參數(shù)，通過分析渦輪葉片的材料和失效情況，對實測渦輪葉片溫度數(shù)據(jù)進行處理，提取出能表示其屬性的特征向量，通過設計最小二乘支持向量機模型的方法對渦輪葉片進行狀態(tài)分類檢測，達到狀態(tài)識別和檢測的目的。
　　本文首先介紹了該課題的研究意義以及研究目標，同時簡要介紹了渦輪葉片狀態(tài)檢測和故障診

3、斷在國內(nèi)外的研究狀況和所用技術，針對研究數(shù)據(jù)的局限性，選擇在處理小樣本數(shù)據(jù)上具有優(yōu)良表現(xiàn)的支持向量機作為研究手段，對其理論基礎作了介紹。
　　本文對實測渦輪葉片的溫度數(shù)據(jù)進行了詳細分析和預處理，主要是在其周期性的體現(xiàn)和變工況下對溫度數(shù)據(jù)的模擬，通過對葉片材料、結構的研究，并結合采集到的葉片溫度情況，實現(xiàn)對渦輪葉片的溫度數(shù)據(jù)的準確分割，得到能定位葉片位置的每個葉片溫度數(shù)據(jù)。在特征提取方面，通過對比小波變換和經(jīng)驗模態(tài)分解的方法后，本文

4、使用全體經(jīng)驗模態(tài)分解的方法，該方法不僅具有自適應性，且避免了傳統(tǒng)經(jīng)驗模態(tài)分解可能帶來混疊模態(tài)的問題，對提取出的單葉片溫度信號進行分解，得到能夠表現(xiàn)其物理含義的固有模態(tài)函數(shù)，結合渦輪葉片故障變化的漸變趨勢，選取固有模態(tài)函數(shù)歸一化后的能量比作為狀態(tài)檢測分類器的輸入特征向量。
　　最終，設計支持向量機分類器來進行葉片狀態(tài)的分類檢測，提出了渦輪葉片的狀態(tài)檢測模型，對基于溫度參數(shù)的渦輪葉片進行了狀態(tài)分類，通過采用人工蜂群算法對最小二乘支持向