[发明专利]一种发电机组运行参数测量传感器故障诊断方法及系统

摘要

本发明公开了一种发电机组运行参数测量传感器故障诊断方法，可应用于发电机组的运行参数测量传感器故障诊断，包括离线建模，通过机理分析得到与待测参数相关的辅助变量，对所有的辅助变量按照依赖关系的程度进行定量筛选，得到与待测参数具有较强依赖关系的主要辅助变量；然后通过基于B样条变换的PLSR建模方法得到在线诊断所用的模型和模型系数；在线诊断，对实时数据进行在线B样条变换，通过加载待测参数与主要辅助变量之间的数学模型，得到待测参数Y的预测值，通过“窗口移动法”比对模型预测数据与实测数据的统计特征，实现对传感器的故障诊断并识别传感器的故障类型。本发明还公开了一种发电机组运行参数测量传感器故障诊断系统。

主权项

一种发电机组运行参数测量传感器故障诊断方法，其特征在于，包括：离线建模，通过机理分析得到与待测参数Y相关的辅助变量m个，对所有的辅助变量按照依赖关系的程度进行定量筛选，得到与待测参数Y具有较强依赖关系的主要辅助变量n个，将此n个辅助变量进行B样条变换，然后利用PLSR建模方法对B样条变换后的数据和待测参数Y进行建模，得到待测参数Y与辅助变量之间的数学模型；在离线建模中，采用GRNN‑MIV方法对所有的辅助变量按照依赖关系的程度进行定量筛选，保留对待测参数Y影响较大的辅助变量，舍弃对待测参数Y影响较小的辅助变量；在线诊断，在机组运行过程中，从PI数据库中实时读出n个主要辅助变量的数据，进行在线B样条变换后，加载待测参数Y与辅助变量之间的数学模型，得到待测参数Y的预测值，然后与Y实时测量值作对比，判断传感器是否故障，进而通过窗口移动法比较连续几个采样周期数据的模型预测值和传感器实测值的统计特征，为其设定阈值，来判定此传感器是否发生故障，以及识别出故障类型；所述的统计特征包括：预测值、实际值、残差＝预测值‑实测值、残差平均值、残差标准差、预测值平均值、预测值标准差、实测值标准差、实测值平均值；所述的阈值包括故障阈值T0、恒定偏差阈值T6、精度下降阈值T2和精度下降阈值T1、漂移故障阈值T5和彻底失效故障阈值T3和彻底失效故障阈值T4；所述的故障类型包括恒定偏差、精度下降、漂移故障和彻底失效故障四种；还包括根据所述的故障类型修复故障传感器测量数据。