[发明专利]用于分析燃气轮机的运行的方法

权利要求书

1.一种用于分析燃气轮机(1)的运行的方法，其中，基于所述燃气轮机(1)的正常运行学习一个或多个神经网络，其中：

-通过该燃气轮机(1)的压缩机(2)之内或之上的至少一个压力传感器(8)测量至少一个动态压力信号(V5)，以及通过一个或多个其它传感器(4，5，6，7)在所述燃气轮机(1)正常运行时测量该燃气轮机(1)的一个或多个运行参数(V1，V2，V3，V4)，和/或读取在该燃气轮机(1)的正常运行时测得的动态压力信号(V5)以及该燃气轮机(1)的一个或多个运行参数(V1，V2，V3，V4)；

-对所述动态压力信号(V5)进行频率分析，从而确定该动态压力信号(V5)的频谱的一个或多个参数；

-基于所测得的运行参数(V1，V2，V3，V4)和所述动态压力信号(V5)的频谱参数学习一个或多个神经网络，所述神经网络包括所测得的运行参数(V1，V2，V3，V4)和所述压力信号(V5)的频谱参数作为输入量，并具有至少一个诊断特征值作为输出量，该诊断特征值表征取决于所述输入量的、该燃气轮机(1)处于正常运行的概率大小。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络是RBF-网络(RBF＝径向基函数)。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述至少一个诊断特征值是置信值，该置信值标准化到0至1之间的值域内并表征输入量的各种参数组合是在所述燃气轮机(1)的正常运行时已知的参数组合的概率。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述燃气轮机(1)的压缩机(2)是带有多个压缩机级的多级式压缩机(2)，其中，通过所述频率分析为每个压缩机级确定一个特征频带(F1，F2，F3，F4)作为频谱参数，并为每个特征频带计算其中包含的所述压力信号(V5)的能量分量、尤其是RMS值、和/或幅度最大值和/或该特征频带(F1，F2，F3，F4)内的频率线的多个相邻幅度最大值，以用作所述神经网络的输入量。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，还考虑将一个特征频谱(F1，F2，F3，F4)的能量分量相对于该特征频谱(F1，F2，F3，F4)的上半波的能量分量的比例作为所述频谱的其它参数用作所述神经网络的输入量。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，为每个压缩机级学习一个神经网络，其中，各神经网络作为输入量包括所述频谱的、属于一个特征频带(F1，F2，F3，F4)的参数，并且其中，每个神经网络具有一个作为输出量的诊断特征值，其中，该诊断特征值表征取决于所述输入量的、各压缩机级处于正常运行的概率大小。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于预定规则、尤其是基于模糊规则由各压缩机级的诊断特征值确定一个总诊断特征值。

8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，对所述动态信号(V5)执行的频率分析包括快速傅里叶变换。

9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，测量或读取一个或多个下列参数作为运行参数：

-所述燃气轮机(1)的转速；

-所述燃气轮机(1)的负荷；

-环境压力；

-环境温度；

-空气湿度；

-导向叶片在所述燃气轮机(1)的压缩机(2)上的位置。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所测得的运行参数(V1，V2，V3，V4)和所述动态压力信号(V5)来自一个正常运行，在该正常运行时，所述燃气轮机(1)对于不同的负载和/或导向叶片位置的以固定的转速运行。

11.一种计算机程序产品，其带有存储在机器可读载体上的、用于在程序在计算机上运行时执行根据上述权利要求中任一项所述方法的程序代码。