一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統的制作方法
【專利摘要】本發明屬于燃氣輪機設備技術領域，具體涉及一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統。其實施步驟為：獲取監測數據和輸入參數；提取出表征各不同時刻特性的特征量；建立度量不同時刻的樣本點之間相似度的全局距離矩陣；從所述G個樣本中獲取每個樣本的局部可達密度及鄰域樣本點的集合；將各樣本與其鄰域中其它樣本的局部可達密度進行比較計算各樣本的異常得分；對樣本的異常得分結果的數目進行排序，得出異常樣本的集合。本發明計算資源需求小，具有較低的時間和空間代價，采用基于線性的計算方式對數據進行快速計算，最終用以表達異常數據點，有很強的可說明性。
【專利說明】
一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統
[0001 ]
技術領域： 本發明屬于燃氣輪機設備技術領域，具體涉及一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統。
[0002]
【背景技術】： 燃氣輪機作為一種重要的巨型動力機械，具有結構緊湊、運行平穩、熱效率較高等特 點，應用范圍越發廣泛。現實中對燃氣輪機的安全可靠的工作要求很高，在燃氣輪機日常的 工作情況下，對機組的健康情況進行分析監測，對可能出現的各種異常情況進行分析檢測， 可避免或以便于及時處理燃機的大型故障。目前所有燃氣輪機廠商在輪機上都加裝了較多 的傳感器以監測輪機的工作狀態。監測記錄的數據信息(如燃機轉速、進出口溫度等），對輪 機的運行保障具有重大的意義和使用價值。但傳感器采集的數據信息量龐大，噪聲也較多， 數據質量不高。同時傳感器的數量繁多，而一般預判斷的分析強度都很大，對所有傳感器的 信息進行預識別的計算和分析負荷極大，分析效率很低，而且誤判度會很高。從而為有效對 燃氣輪機等重型工業設備的海量的高度復雜的系統信息的健康監測和故障預判，需同時結 合輪機對象的本質特征以及數據處理的各先進技術加以實施。
[0003]

【發明內容】
： 本發明為了解決現有的燃氣輪機的傳感器采集的數據數目眾多、信息量過度龐大、預 警技術不足、故障監測水平簡單有限、誤判度高的問題，提供一種燃氣輪機的近鄰異常檢測 系統及檢測方法，可以大規模地推廣和使用。
[0004] 本發明采用的技術方案為：一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統，該檢測系統包括 數據接口模塊、特征抽取模塊、相似度量模塊、密度度量模塊、異常因子模塊及異常評定模 塊。
[0005] 該檢測系統的檢測方法步驟如下： 步驟一、通過數據接口模塊獲取監測數據和輸入參數 從燃氣輪機的監測軟件中獲取G個不同時刻的監測數據，以下用Pk表示第A個時刻的監 測值，其中1 ;并輸入參數:鄰域對象數h，異常參考比例0; 步驟二、通過特征抽取模塊提取出表征各不同時刻特性的特征量 從監測數據選出特征量其中1</<29,即對應包括以下29個測點的值:齒輪箱 振動、發電機DEX振動、發電機DEY振動、發電機EEX振動、發電機EEY振動、燃氣發生器轉速、 發電機總實際功率、3#軸承Y振動、3#軸承)(振動、2#軸承Y振動、2#軸承)(振動、1#軸承Y振動、 1#軸承對辰動、壓氣機空氣進口溫度、排氣平均溫度、0度方向的排氣溫度、30度方向的排氣 溫度、60度方向的排氣溫度、90度方向的排氣溫度、120度方向的排氣溫度、150度方向的排 氣溫度、180度方向的排氣溫度、210度方向的排氣溫度、240度方向的排氣溫度、270度方向 的排氣溫度、300度方向的排氣溫度、330度方向的排氣溫度、潤滑油系統進口的油溫及潤滑 油系統的出口的油溫，％0為第k個時刻的第/個測點的監測數據； 步驟三、通過相似度量模塊建立度量不同時刻的樣本點之間相似度的全局距離矩陣 用P范數距離來度量第b個時刻的數據與第g個時刻的數據之間的相似距離
4 = 1，2~川4=1，2".，6，并建立全局距離矩陣
其中，A為所述兩個時刻#；和&;的第/個特征量的距離計算權值，取^為5的第/個維 度量，茂為29維度的特征權向量，在沒設定時，默認取為所有數值都為1的列向量； 步驟四、通過密度度量模塊獲得樣本集合的鄰域集合NB及局部可達密度向量LRS 其中鄰域集合= (句]，樣本茗的知鄰域集合為;可達密度 向量Zii5(2X...，ZJW G ]，樣本蒼(i： = 1義，巧的局部可達密度標記為， 單個樣本忍的鄰域集合i?(i)可達密度的獲得方法為： (1) 、獲取樣本名與其它樣本之間第知近的距離，記為@(幻， 熱龍D!stW、PF'、，Dist(7LPK)，...，DisH,JFk，PFk_〇，Dis氏PF A, .PF說) 按從小到大進行排序，對應第h小的距離即為切(灼；其中與戽距離最近的前h個樣本 尤(0 = 1,2,.,.太-1,女+1，，0集合記為通(私如下 NB(M = U < LD(M (2) 、第上個樣本的局部可達密度計算為
步驟五、通過異常因子模塊獲取所有樣本的局部異常因子系數，其中第^個樣本的局 部異常因子記為(約，計算公式如下
其中巧為與茗距離最近的前如個樣本； 步驟六、通過異常評定模塊對樣本進行異常評定 先對聚類結果的數目進行排序，得出異常樣本的集合，符合下列描述的樣本即是異常 樣本:對所有值按從大到小的順序進行排序，則前/3」個值對應的樣本點蒼，即是 異常數據。
[0006]每個時刻的監測特征量#{；/)由以下特征量組成:齒輪箱振動數據發電機 DEX振動數據/石〇、發電機DEY振動數據#(3)、發電機EEX振動數據^_(4)、發電機EEY振 動數據gp；)、燃氣發生器轉速數據MP；)、發電機總實際功率數據#(7；)、3#軸承Y振動數 據碑(S)、3#軸承)(振動數據i巧(: 9)、2#軸承Y振動數據_:(1:Q)、2#軸承對辰動數據與{11)、1# 軸承Y振動數據A (12)、1#軸承)(振動數據i巧(13)、壓氣機空氣進口溫度數據巧_14)、排氣 平均溫度數據(15)、0度方向的排氣溫度數據A (16)、30度方向的排氣溫度數據# (17) 、60度方向的排氣溫度數據# (1 S)、90度方向的排氣溫度數據# (13、120度方向的排氣溫 度數據A(2〇)、150度方向的排氣溫度數據A(21)、180度方向的排氣溫度數據#(22)、 210度方向的排氣溫度數據i^(23)、240度方向的排氣溫度數據i^(24)、270度方向的排氣 溫度數據，盡(25)、300度方向的排氣溫度數據$(26:)、330度方向的排氣溫度數據^：(2T)、 潤滑油系統進口的油溫數據項(28)及潤滑油系統的出口的油溫數據與(29)。
[0007] 所述步驟一中的鄰域對象數h為整數，異常參考比例0的取值范圍為〇〈0〈 1。
[0008] 本發明的有益效果:本發明是一種燃氣輪機的快速聚類的異常檢測系統，是基于 燃氣輪機的內在特性，提出一種基于統計特征的異常檢測方法，處理中基于P范數距離進 行相似性定義，并經線性復雜度的算法進行分析，計算資源需求小，具有較低的時間和空間 代價;異常檢測過程的計算代價很低，最終用與鄰近點的密度異常程度以表達異常數據點， 有很強的可說明性，此異常檢測方式在現實中更具實用價值。
[0009]
【附圖說明】： 圖1是本發明的模塊組成及處理步驟的流程框圖。
[0010]圖2是本發明的監測數據獲取流程圖 圖3是本發明中建立全局距離矩陣DGXG流程圖
【具體實施方式】： 參照各圖，一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統，該檢測系統包括數據接口模塊、特征抽 取模塊、相似度量模塊、密度度量模塊、異常因子模塊及異常評定模塊。
[0011]該檢測系統的檢測方法步驟如下： 步驟一、通過數據接口模塊獲取監測數據和輸入參數 從燃氣輪機的監測軟件中獲取G個不同時刻的監測數據，以下用Pk表示第々個時刻的監 測值，其中1 ;并輸入參數:鄰域對象數h，異常參考比例0; 步驟二、通過特征抽取模塊提取出表征各不同時刻特性的特征量 從監測數據選出特征量其中1<杉29,即對應包括以下29個測點的值:齒輪箱 振動、發電機DEX振動、發電機DEY振動、發電機EEX振動、發電機EEY振動、燃氣發生器轉速、 發電機總實際功率、3#軸承Y振動、3#軸承)(振動、2#軸承Y振動、2#軸承)(振動、1#軸承Y振動、 1#軸承對辰動、壓氣機空氣進口溫度、排氣平均溫度、0度方向的排氣溫度、30度方向的排氣 溫度、60度方向的排氣溫度、90度方向的排氣溫度、120度方向的排氣溫度、150度方向的排 氣溫度、180度方向的排氣溫度、210度方向的排氣溫度、240度方向的排氣溫度、270度方向 的排氣溫度、300度方向的排氣溫度、330度方向的排氣溫度、潤滑油系統進口的油溫及潤滑 油系統的出口的油溫，$以為第k個時刻的第/個測點的監測數據； 步驟三、通過相似度量模塊建立度量不同時刻的樣本點之間相似度的全局距離矩陣 用P范數距離來度量第b個時刻的數據與第g個時刻的數據之間的相似距離
上=1，2."，6 4=1，2."，6，并建立全局距離矩陣 只&G，
其中，h為所述兩個時刻』巧和的第/個特征量的距離計算權值，取％為吞的第/個維 度量，茂為29維度的特征權向量，在沒設定時，默認取/^2,3*所有數值都為1的列向量； 步驟四、通過密度度量模塊獲得樣本集合的鄰域集合NB及局部可達密度向量LRS 其中鄰域集合,1(句]，樣本茗的如鄰域集合為可達密度 向量樣本4汰=1,2, :,、句的局部可達密度標記為_:句， 單個樣本芯的鄰域集合(好可達密度WA：)的獲得方法為： (1) 、獲取樣本忍與其它樣本之間第h近的距離，記為0(幻， D!訊FF&PF《):，Distt.PFhPF2)，…，Dist{PFk，PF^}，Dist^PFhPF說)… 按從小到大進行排序，對應第如小的距離即為迎(i：);其中與4距離最近的前如個樣本 = 集合記為通(初，如下 m{Ic) = {P^D^tiPF^PFJ < U)(k)) (2) 、第^個樣本的局部可達密度計算為
步驟五、通過異常因子模塊獲取所有樣本的局部異常因子系數，其中第^個樣本的局 部異常因子記為上^認)，計算公式如下
其中名為與芯距離最近的前h個樣本； 步驟六、通過異常評定模塊對樣本進行異常評定 先對聚類結果的數目進行排序，得出異常樣本的集合，符合下列描述的樣本即是異常 樣本:對所有⑷值按從大到小的順序進行排序，則前舊X調個值對應的樣本點爲，即是 異常數據。
[0012] 每個時刻的監測特征量#{；/)由以下特征量組成:齒輪箱振動數據發電機 DEX振動數據/萬_ (2)、發電機DEY振動數據# (3)、發電機EEX振動數據(4')、發電機EEY振 動數據A⑶、燃氣發生器轉速數據#(6)、發電機總實際功率數據軸承Y振動數 據％(8)、3#軸承)(振動數據#⑶、2#軸承Y振動數據軸承)(振動數據^ 軸承Y振動數據# (12)、1#軸承)(振動數據# (13)、壓氣機空氣進口溫度數據(14)、排氣 平均溫度數據A (15)、0度方向的排氣溫度數據# (16)、30度方向的排氣溫度數據# (17) 、60度方向的排氣溫度數據# (1 S)、90度方向的排氣溫度數據i巧燈9)、120度方向的排氣溫 度數據#(2〇)、15〇度方向的排氣溫度數據士4:( 21)、iso度方向的排氣溫度數據土_4(22)、 210度方向的排氣溫度數據#(23；)、240度方向的排氣溫度數據270度方向的排氣 溫度數據74( 25)、3〇〇度方向的排氣溫度數據#(26)、330度方向的排氣溫度數據M(2^、 潤滑油系統進口的油溫數據M(28)及潤滑油系統的出口的油溫數據％(29)。
[0013] 所述步驟一中的鄰域對象數h為整數，異常參考比例e的取值范圍為0〈K1。
【主權項】
1. 一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統，其特征在于:該檢測系統包括數據接口模塊、特 征抽取模塊、相似度量模塊、密度度量模塊、異常因子模塊及異常評定模塊。2. 根據權利要求1所述的一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統，其特征在于:該檢測系統 的檢測方法如下： 步驟一、通過數據接口模塊獲取監測數據和輸入參數 從燃氣輪機的監測軟件中獲取G個不同時刻的監測數據，以下用Pk表示第A個時刻的監 測值，其中1 ;并輸入參數:鄰域對象數h，異常參考比例0; 步驟二、通過特征抽取模塊提取出表征各不同時刻特性的特征量 從監測數據選出特征量巧(』，其中1<衫29,即對應包括以下29個測點的值：齒輪箱 振動、發電機DEX振動、發電機DEY振動、發電機EEX振動、發電機EEY振動、燃氣發生器轉速、 發電機總實際功率、3#軸承Y振動、3#軸承)(振動、2#軸承Y振動、2#軸承)(振動、1#軸承Y振動、 1#軸承對辰動、壓氣機空氣進口溫度、排氣平均溫度、0度方向的排氣溫度、30度方向的排氣 溫度、60度方向的排氣溫度、90度方向的排氣溫度、120度方向的排氣溫度、150度方向的排 氣溫度、180度方向的排氣溫度、210度方向的排氣溫度、240度方向的排氣溫度、270度方向 的排氣溫度、300度方向的排氣溫度、330度方向的排氣溫度、潤滑油系統進口的油溫及潤滑 油系統的出口的油溫，為第k個時刻的第/個測點的監測數據； 步驟三、通過相似度量模塊建立度量不同時刻的樣本點之間相似度的全局距離矩陣 用P范數距離來度量第b個時刻的數據與第g個時刻的數據之間的相似距離上=1，2."，6 4=1，2."，6，并建立全局距離矩陣其中，巧為所述兩個時刻和的第/個特征量的距離計算權值，取％為茂的第/個維度 量，(5為29維度的特征權向量，在沒設定時，默認取/>= 2, <5為所有數值都為1的列向量； 步驟四、通過密度度量模塊獲得樣本集合的鄰域集合NB及局部可達密度向量LRS 其中鄰域集合-=[^〇)，現2)，...，觀創，樣本4的如鄰域集合為-(幻;可達密度向 量/^?=[!^1),1^2)，...，丄^(<5)]，樣本4(免=1，2，..^的局部可達密度標記為^^)，單 個樣本4的鄰域集合(幻可達密度^(幻的獲得方法為： (1 )、獲取樣本4與其它樣本之間第如近的距離，記為工穴勒， 如對 'Pistil基 JFj,'Dist{PFk，…，Dis氏PF'h'PFgA,Dis氏PFk，PF說)廣 按從小到大進行排序，對應第h小的距離即為迎沈)；其中與忍距離最近的前h個樣本 忍々 = 1,2,...,克-1, 士+1_句集合記為廁(幻，如下 (2 )、第A個樣本的局部可達密度計算步驟五、通過異常因子模塊獲取所有樣本的局部異常因子系數，其中第々個樣本的局部 異常因子記為泣)，計算公式如下其中尤為與4距離最近的前h個樣本； 步驟六、通過異常評定模塊對樣本進行異常評定 先對聚類結果的數目進行排序，得出異常樣本的集合，符合下列描述的樣本即是異常 樣本:對所有⑷值按從大到小的順序進行排序，則前L^?x p」個值對應的樣本點名，即是 異常數據。3. 根據權利要求2所述的一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統，其特征在于:每個時刻的 監測特征量構釣由以下特征量組成:齒輪箱振動數據轉(1)、發電機DEX振動數據轉(2)、 發電機DEY振動數據蹲:⑶、發電機EEX振動數據轉( 4)、發電機EEY振動數據蹲:(5)、燃氣發 生器轉速數據、發電機總實際功率數據軸承Y振動數據#t；8：)、3#軸承對辰 動數據i巧⑶、2#軸承Y振動數據軸承)(振動數據與(叫、1#軸承Y振動數據 # (；12；)、1#軸承)(振動數據(13；)、壓氣機空氣進口溫度數據# (14；)、排氣平均溫度數據 #(15)、〇度方向的排氣溫度數據％(_16)、30度方向的排氣溫度數據#(17)、60度方向的 排氣溫度數據M_(1S)、90度方向的排氣溫度數據#(19)、120度方向的排氣溫度數據 #(2〇)、150度方向的排氣溫度數據#(21)、180度方向的排氣溫度數據&(22)、210度方 向的排氣溫度數據A(23)、240度方向的排氣溫度數據^：{；2句、270度方向的排氣溫度數據 A(25)、300度方向的排氣溫度數據^_(26:)、330度方向的排氣溫度數據#(2：7；!、潤滑油系 統進口的油溫數據A(2S)及潤滑油系統的出口的油溫數據4. 根據權利要求2所述的一種燃氣輪機的近鄰異常檢測系統，其特征在于:所述步驟一 中的鄰域對象數h為整數，異常參考比例0的取值范圍為〇〈0〈1。
【文檔編號】G01M15/14GK106053090SQ201610698009
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年8月22日
【發明人】王偉影, 徐志強, 崔寶, 唐瑞
【申請人】中國船舶重工集團公司第七 三研究所