热能动力工程

作者：彭道刚，裴浩然，尹德斌，张 腾

单位：上海电力大学 自动化工程学院，上海 200090,,上海电力大学 自动化工程学院，上海 200090,,上海工业自动化仪表研究院有限公司，上海 200233,,上海电力大学 自动化工程学院，上海 200090,

关键词：燃气轮机控制系统;分层诊断;特征提取;轻量型梯度提升机

基金：国家科技重大专项(2017-V-0011-0063);上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项项目(19020500700)

针对传统算法在实际应用中存在网络规模庞大、学习训练时间过长和知识“组合爆炸”而导致网络组织失败等问题，提出基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）、自回归模型（Autoregressive Model,AR）和轻量型梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine,LightGBM）算法的燃气轮机控制系统分层故障诊断方法。首先对原始信号进行VMDAR建模，获取最具表征性的故障特征向量；然后根据不同层级特点和故障类型设计多个LightGBM模型；最后采用贝叶斯优化算法优化分层诊断模型中的超参数，并将待测信号输入模型进行故障诊断。结果表明：所提算法不仅能够达到95%以上的故障识别率，而且具有更强的泛化能力。

来源：2022年第12期

《热能动力工程》期刊编辑部

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