[发明专利]用于基于传感器数据的涡轮系统诊断的结构

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2012年9月17日提交的美国临时申请No.61/701813的优先权，该申请的公开内容作为引用并入本文。

技术领域

本发明涉及基于传感器的诊断，更具体地，涉及一种基于传感器数据诊断涡轮系统的系统。

背景技术

涡轮是旋转机械装置，其将能量从流体流中提取出，并将其转变为有用功。流体可以是液体或气体。涡轮是具有至少一个移动零件(称为转子组件)的涡轮机，转子组件是附接有叶片的轴或鼓。移动的流体作用在叶片上，使得它们移动并对转子施加转动能。

涡轮示例包括蒸汽轮机、燃气轮机、跨音速轮机、对旋涡轮、无定子涡轮、陶瓷涡轮、有罩涡轮、无罩涡轮、无叶片涡轮、水轮机和风力涡轮。

作为示例，风力涡轮在已知为风力的过程中将来自风的动能(还称为风能)转变为机械能。大的风力涡轮并网阵列变成越来越重要的风力产生的商业用电的来源。

图1风力涡轮系统100的示例。风力涡轮系统100可包括叶片1、转子2、叶片节距3、制动器4、低速轴5、齿轮箱6、发生器7、控制器8、风速计9、风向标10、短舱11、高速轴12、偏航驱动器13、偏航电机14和塔15。

图2是涡轮系统诊断的示例。尽管图2示出风力涡轮系统210作为处于诊断的系统，但是所示诊断方法可应用于大部分涡轮系统。

如图2所示，监控和诊断系统220可接收风力涡轮系统210的系统模型以及来自风力涡轮系统210的传感器250的传感器数据240。风力涡轮系统210的系统模型230可包括系统部件的模型、部件如何连接的说明、系统的预期/意外行为以及系统的已知故障。模型数据还可由风力涡轮系统210提供。传感器250可直接联接到系统部件或策略地放置。监控和诊断系统220可输出诊断260以用于视觉显示器270。

诊断系统可以基于模型或数据驱动。基于模型的系统依靠系统模型、系统部件如何连接、它们如何预期工作等。数据驱动的系统可仅基于传感器数据进行诊断。

系统模型包括关联模型(dependency model)，比如Qualtech Systems的可测试性工程与维持系统(TEAMS)、DSI International的e'Xpress和“G2；A Graph Processing System for Diagnosing Distributed Systems,”Gou et al.,2011(G2)；逻辑模型，比如命题可满足性(SAT)、通信顺序进程(CSP)、可满足性模理论(SMT)、逻辑程序设计语言、描述逻辑(DL)和回答集编程(ASP)；以及混合模型，比如混合诊断机制(HyDE)。

可通过使用专家系统来检测系统模型，专家系统是比如G2和航天器健康推理机制(SHINE),数据驱动方法、逻辑模型(比如SAT、CSP、逻辑程序设计语言、DL和ASP)和混合模型(比如HyDE)。

发明内容

根据本发明的示例性实施例，一种诊断涡轮系统的方法包括：接收涡轮系统的第一部件的传感器数据；识别第一部件的模式；将传感器数据和第一部件的模式输入基于第一模型的诊断机和数据驱动诊断机中，以产生第一部件诊断；接收涡轮系统的第二部件的传感器数据；识别第二部件的模式；将传感器数据和第二部件的模式输入基于第二模型的诊断机和数据驱动诊断机中，以产生第二部件诊断；产生用于第一部件诊断和第二部件诊断的部件抽象(component abstraction)；以及将部件抽象输入基于系统模型的诊断机中，以产生涡轮系统的第一诊断。

第一部件的传感器数据由一个或多个传感器提供。

通过结合基于第一模型的诊断机和数据驱动模型的结果来产生第一部件诊断。

基于系统模型的诊断机使用非单调推理(non-monotonic reasoning)。

基于系统模型的诊断机包括由可满足性模理论表述的模型。

基于系统模型的诊断机操纵分立和连续的行为。

该方法还包括：接收涡轮系统的第三部件的传感器数据；识别第三部件的模式；将传感器数据和第三部件的模式输入基于第三模型的诊断机和数据驱动诊断机中，以产生第三部件诊断；产生用于第三部件诊断的部件抽象；以及将用于第三部件诊断的部件抽象输入基于系统模型的诊断机，以产生涡轮系统的第二诊断。

并行地诊断第一和第二部件。