[发明专利]一种汽轮机系统级故障的诊断方法及系统

说明书

本发明公开一种汽轮机系统级故障的诊断方法及系统。该诊断方法包括：根据具有规定功能的汽轮机系统中的多个零部件、多个单元和多个人为作用的集合划分所述汽轮机系统；根据零部件功能簇、单元功能簇和人为功能簇发生故障导致所述汽轮机系统发生故障采用功能簇划分原则，进行系统结构‑功能联合分解；根据所述汽轮机系统的信息传递的模糊性、非定量或半定量性对所述汽轮机系统的模糊故障‑征兆属性进行评价，获得所述汽轮机系统的模糊故障‑征兆属性评价准则；根据汽轮机系统故障的因果模型和所述模糊故障‑征兆属性评价准则建立汽轮机系统级故障的传播模型。通过基于因果关系建立模型的方法提高了故障诊断方法的准确度和有效性。

技术领域

本发明涉及汽轮机领域，特别是涉及一种汽轮机系统级故障的诊断方法及系统。

背景技术

以往机械设备的故障诊断主要是针对机械系统中的关键零部件，如齿轮、轴承和转子，监测并诊断关键零部件的服役故障。机械系统服役过程中，当确定零部件的诱发性故障一旦被监测并确诊，即达到故障诊断的目的。但是，机械系统的相互作用是机械系统发生故障的本质原因，这种零部件级的故障诊断往往只能诊断出诱发性故障，却不能根治机械系统的故障隐患。

针对于无法根治机械系统的故障隐患的问题，需要进行机械系统的系统级故障诊断，从零部件的诱发性故障出发，依托系统级故障传播模型，采用适当的故障推理机制，追溯出导致故障发生的根源性因素，达到根治机械系统故障隐患的目的。

现有技术中，通过系统结构模型生成故障传播树，通过系统功能模型生成以及专家知识等构建故障-征兆矩阵，进而抽象出故障诊断决策树，在模型基推理框架下对直升机中继齿轮箱、燃烧推进单元等进行故障诊断。基于零部件、子系统与系统在表征故障起源、传感能力与运行维护条件等方面所具有的不同功能，对系统进行结构、功能、负载条件以及失效机理等不同尺度的建模，并采用分层架构研究了典型故障模式下的航空涡扇发动机系统参数变化对零部件故障失效的影响。在基于高铁运营场景数据流挖掘进行系统故障建模，采用动态网格划分及离群点检测获取系统故障数据集，并利用关联规则分析进行故障诊断，现有技术中的诊断方法是从结构-功能-故障传播-推理决策，通过从整体到局部的系统结构分解，建立起系统故障传播模型，通过自上而下的系统功能划分以及各功能单元信息传递关系的定量分析，生成故障-征兆属性集合；最后，在适当的推理机制下逐步缩小诊断范围，追溯系统故障发生的根源。但是，对于像机械系统这样复杂的系统，各功能单元间的信息流往往是并行或者耦合的，信息传递关系经常是模糊的，非定量或者半定量的，现有技术中的诊断方法的诊断的准确度低。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够提高诊断准确度的汽轮机系统级故障的诊断方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种汽轮机系统级故障的诊断方法，所述诊断方法包括：

根据具有规定功能的汽轮机系统中的多个零部件、多个单元和多个人为作用的集合划分所述汽轮机系统，获得零部件功能簇、单元功能簇和人为功能簇；

根据所述零部件功能簇、所述单元功能簇和所述人为功能簇发生故障导致所述汽轮机系统发生故障采用功能簇划分原则，进行系统结构-功能联合分解，获得所述汽轮机系统故障的因果模型；

根据所述汽轮机系统的信息传递的模糊性、非定量或半定量性对所述汽轮机系统的模糊故障-征兆属性进行评价，获得所述汽轮机系统的模糊故障-征兆属性评价准则；

根据所述汽轮机系统故障的因果模型和所述模糊故障-征兆属性评价准则建立所述汽轮机系统级故障的传播模型。

可选的，所述根据具有规定功能的汽轮机系统中的多个零部件、多个单元和多个人为作用的集合划分所述汽轮机系统，获得零部件功能簇、单元功能簇和人为功能簇具体包括：从所述汽轮机系统功能的角度将所述汽轮机分为本体子系统、主、再热蒸汽子系统、回热抽气子系统、主凝结水子系统、数字电液控制子系统、辅助子系统；