热能动力工程

作者：姚钦博，陈金伟，张会生，翁史烈

单位：上海交通大学 动力机械及工程教育部重点实验室，上海 200240,,上海交通大学 动力机械及工程教育部重点实验室，上海 200240,,上海交通大学 动力机械及工程教育部重点实验室，上海 200240,,上海交通大学 动力机械及工程教育部重点实验室，上海 200240,

关键词：燃气轮机;建模仿真;故障诊断;神经网络;注意力机制

基金：国家自然科学基金（51906138， 51876116）；基础科研重点项目（JCKY2019204B009）；专项基础研究（2017-I-0011-0012,2017-I-0002-0002）

针对目前燃气轮机基于数据驱动的故障诊断技术诊断精度有待提升的问题，建立某型号燃气轮机的热力学模型并植入故障特征构造训练样本，在此基础上训练一种基于注意力机制的卷积神经网络与长短期记忆网络结合的神经网络模型。卷积层和注意力机制模块提取燃气轮机多维度的故障特征，长短期网络层进行时序动态故障参数处理。研究表明：相比于典型卷积神经网络，这种神经网络模型不仅能够识别多种故障的动态特征，对于各类故障的诊断能力均可达到93%以上，且加入注意力机制模块后对于不同的故障类型诊断准确率最高提升约3%。

来源：2021年第9期

《热能动力工程》期刊编辑部

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