G - Physics – 05 – B
Patent
G - Physics
05
B
G05B 13/02 (2006.01) G05B 23/02 (2006.01)
Patent
CA 2703586
The invention relates to a method for analyzing the operation of a gas turbine (1), wherein one or more neural networks based on the normal operation of the gas turbine are learned. At least one dynamic pressure signal (V5) is read by at least one pressure sensor (8) in or on the compressor (2) of the gas turbine (1), and one or more operating parameters (V1, V2, V3, V4) of the gas turbine (1) are read by one or more further sensors (4, 5, 6, 7) in normal operation of the gas turbine (1), and/or a dynamic pressure signal (V5) and one or more operating parameters (V1, V2, V3, V4) of the gas turbine (1) are read that were measured during normal operation of the gas turbine (1). The dynamic pressure signal (V5) is subjected to a frequency analysis, whereby one or more parameters of the frequency spectrum of the pressure signal (V5) are determined. Based on the measured operating parameters (V1, V2, V3, V4) and the parameters of the frequency spectrum of the pressure signal (V5), one or more neural networks are learned, comprising the measured operating parameters (V1, V2, V3, V4) and the parameters of the frequency spectrum of the pressure signal (V5) as input parameters, and having as an output parameter at least one diagnostic characteristic value representing a probability dimension for the presence of normal operation of the gas turbine (1) as a function of the input parameters.
L'invention concerne un procédé d'analyse du fonctionnement d'une turbine à gaz (1), selon lequel un ou plusieurs réseaux neuronaux sont appris sur la base du fonctionnement normal de la turbine à gaz. Au moins un signal de pression dynamique (V5) est mesuré par au moins un capteur de pression (8) dans ou sur le compresseur (2) de la turbine à gaz (1), et un ou plusieurs paramètres de fonctionnement (V1, V2, V3, V4) de la turbine à gaz (1) sont mesurés par un ou plusieurs autres capteurs (4, 5, 6, 7) pendant le fonctionnement normal de la turbine à gaz (1), et/ou un signal de pression dynamique (V5) ainsi qu'un ou plusieurs paramètres de fonctionnement (V1, V2, V3, V4) de la turbine à gaz (1), qui ont été mesurés pendant le fonctionnement normal de la turbine à gaz (1), sont lus. Le signal de pression dynamique (V5) est soumis à une analyse de fréquence, de sorte qu'on détermine un ou plusieurs paramètres du spectre de fréquence du signal de pression (V5). Un ou plusieurs réseaux neuronaux sont appris sur la base du ou des paramètres de fonctionnement mesurés (V1, V2, V3, V4) et du ou des paramètres du spectre de fréquence du signal de pression (V5), réseaux qui comprennent comme variables d'entrée le ou les paramètres de fonctionnement mesurés (V1, V2, V3, V4) et le ou les paramètres du spectre de fréquence du signal de pression (V5), et comme variables de sortie au moins une valeur caractéristique de diagnostic qui représente une mesure de probabilité de la présence du fonctionnement normal de la turbine à gaz (1) en fonction des variables d'entrée.
Pfeifer Uwe
Sterzing Volkmar
Aktiengesellschaft Siemens
Smart & Biggar
LandOfFree
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