基于PCA故障重构的烟气轮机故障预测.pdf

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1、目应用技术基于PCA故障重构的烟气轮机故障预测马洁王秋燕李钢(1．北京信息科技大学自动化学院2．清华大学自动化系)摘要：主元分析作为一种统计分析方法，被广泛的用于过程监控中。文中假设故障可完全重构，利用基于平方预测误差的故障重构方法对故障幅值进行估计，并采用多层递阶方法对估计出的故障幅值进行预测。以北京燕山石化公司炼油厂的烟气轮机组作为研究对象，验证了该方法的有效性。关键词：主元分析；故障重构；故障幅值；多层递阶方法；故障预测向矩阵)；‘，表示故障幅值。上述形式不仅可以表1引言示单一故障，而且还包括了

2、多维故障的情况。如果大型旋转机械烟气轮机是炼油厂实现节能、减故障数据对于一类故障是可用的，互可以直接从历排和降耗的关键设备[1】。它将催化裂化过程中产生史数据中提取出来。废烟气的压力能和热能经烟气轮机的膨胀做功转2．2PCA模型化为机械能，以驱动轴流式空气压缩机或给发电机主元分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)提供动能，达到能量回收的目的。同时，烟气轮机是把多个特征映射到少数几个综合特征的一种统的运行环境非常恶劣，转子磨损、催化剂粉尘堆积、计分析方法。假设∈表示一个具有

3、m个测量壳体变形、仪表失灵等都有可能造成故障发生。以变量的样本向量。样本矩阵xR由n个样本组故障预测技术为基础的预测维修制度能够克服传成，其中每一行对应于一个样本，每一列对应于一统计划维修过剩的缺点，提高设备的利用率，减少个测量变量的n次采样。PCA的基本原理就是采集维修费用，从而降低生产成本，提高企业的综合竞处于正常操作条件下的过程数据，对其进行标准化争力[2]。目前，旋转机械大部分故障预测方法都是处理，得到零均值且单位方差的XR。然后进假定故障是可以直接观测的，并且多采用单变量来行主元分析，主元模

4、型如下：预测，不能满足实际应用的需求。因此，采用基于X：+：eX十芒X：n)1+E【2、故障重构的多变量故障预测方法，实现科学的预测由上式可知，它将分解成主元子空间维护，减少灾难性事故的发生，具有理论意义和应(PrincipalComponentSubspace，PCS)和残差子空间用价值【引。(ResidualSubspace，RS)两部分【6J。2故障子空间与PCA模型X在PCS上的投影为：2．1故障子空间曼：尸PX：￡∈(3)在多元统计过程监控(MultivariateSPM，在RS上的投影为：

5、MSPM)中，根据历史运行记录和工艺信息，当设：(一PP∈(4)备发生故障时，其故障形式如下[45]：式中，T∈R和P∈R分别是PCA的得分}■一，'XX+⋯矩阵和负载矩阵，表示选取的主元个数。投影矩＼‘，阵e：ppr和：一ppr。主元子空间主要反映正式中，X表示对应于正常状态下的样本；X表示采样的故障数据；巨表示故障子空间(或故障方常数据变化的情况，残差子空间主要反映非正常数据变化的情况。当故障发生时，因受影响，尺上基金项目：国家自然科学基金资助项目(50975020。2011年第3期自动化与信息工

6、程2560736026)的投影将会显著增加。依据这个原理可以进行故厂=E：巨X(9)障检测。子空间S和互为交补空间，且式中，互表示互的伪逆矩阵，厂为厂的估计dim(、~，1=rdim(、，)：m—o值。，2．3故障检测指标在实际过程中，可以通过故障方向矩阵在对过程性能进行监控时，一般是利用平方预巨(=，．．·庀)来描述不同的故障类型。故障重构除了测误差(SquarePredictedError，SPE)进行故障检测。可以提供有关信息外，还有一个重要作用就是通过s空间中的SPE衡量了样本向量在残差子空间

7、投影它来诊断故障。经故障诊断后，真实的故障方向可的变化1，即以用互来表示。只有且当故障可以被完全重构时泖)=}{2=}l+茸(5)厂才可以被唯一估计。上式中E存在的前提条件式中，OSPE为SPE的控制限。在实际监测系统是矩阵E是列满秩的，这样厂将包含故障子空间过程中，SPE优于其它检测指标。本文故障重构和E中所有方向的信息。式(9)的重构在这一意义下故障预测都是建立在SPE的基础上。如果SPE满足是“完全”的。只有可完全重构的故障，其故障幅上述条件，则认为过程处于正常工况。值估计值厂才具有物理意义。反

8、之，如果E不是3基于故障重构的故障估计列满秩的，则这些故障方向上的信息将不能在厂中反映出m】。所以本文给出一个假设条件，即故障可故障幅值厂无法直接测量，需要通过故障重构以被完全重构。进行估计。故障重构的目标是通过消除故障的影响估计出名义上正常的样本数据，通过故障重构4应用研究可以估计出故障幅值，从而采取相应有效的措施消4．1烟气轮机故障检测除故障对生产过程的影响。故障估计就是将故障的本文采用北京燕山石化公司烟气轮机组幅值估计出来。针对一般的故障过程，Du