[发明专利]一种基于相关性网络和SVDD的燃气轮机异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于相关性网络和SVDD的燃气轮机异常检测方法，整体步骤为：数据准备；建立相关性网络模型；训练SVDD模型；实时采集并抽取燃气轮机各关键测点数据，利用SVDD模型计算新的测点数据距离维保后正常状态的距离；异常检测。本发明在构建相关性网络模型时，考虑的是所有测点之间的相关性变化情况，将测点随工况变动作为正常情况，避免了工况分组和模型无法覆盖所有工况的问题，再利用SVDD方法对实时数据和正常状态进行比较，得到燃气轮机性能的偏离，有效解决了燃气轮机变工况的问题，提高了燃气轮机异常检测结果的准确性。

主权项

1.一种基于相关性网络和SVDD的燃气轮机异常检测方法，其特征在于：所述方法的整体步骤为：步骤1、数据准备，针对燃气轮机全部测点进行机理及影响因素分析，根据分析结果得到所有的关键测点，然后抽取机组运行数据和维保数据，构建出初始训练样本；步骤2、建立相关性网络模型，对模型初始训练样本中的任意两个测点滚动计算相关系数，形成多个连续的相关系数矩阵，然后利用得到的相关系数矩阵构建燃气轮机的相关性网络模型；步骤3、基于步骤2得到的训练样本训练SVDD模型；步骤4、实时采集并抽取燃气轮机各关键测点数据，利用步骤3中创建的SVDD模型计算新的测点数据距离维保后正常状态的距离；步骤5、将连续每个时点计算得到的距离连接在一起形成燃气轮机的性能曲线，对燃气轮机机组进行异常检测。