燃气轮机的工作环境恶劣,突发情况和出现故障的模式多、几率大。为此研究有效地燃气轮机故障诊断方法尤为重要。提出了一种EMD小波阈值降噪和KPCA-GRNN相结合的方法,对燃气轮机喷口加力调节器故障诊断进行了深入研究。针对某型真实燃气轮机进行测试试验采集的喷口加力调节器高压转子转速、低压转子转速等八个参数数据,首先采用经验模态分解(EMD)方法对8个参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行小波降噪,并进行信号重构,从而可得到燃气轮机喷调工作状态有效数据。在此基础上采用核主元分析法提取喷口加力调节器样本集的不同主元,构建特征向量,并由特征向量建立GRNN神经网络故障诊断模型,通过测试数据进行试验验证,验证了该方法的有效性。此外,尚采用基于KPCA-GRNN的方法对传感器感知的喷口加力调节器的八个参数原始数据进行了诊

针对舰用燃气轮机结构复杂、工作环境恶劣,难以对其状态进行有效识别问题,提出一种基于核主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)和模糊积分相结合的状态识别新方法’采用专用试验平台对舰用燃气轮机进行试验,获取其不同工况下的高压转子转速、低压转子转速、涡轮后排气温度及机匣振动等I个状态表征参数的原始信息,采用EPCA方法提取其状态表征参数的不同核主元,构建特征向量空间。并由提取的核主元特征向量分别创建GRNN,Elman神经网络状态识别模型,对燃气轮机状态进行识别。在此基础上,采用模糊积分方法对两种状态识别结果进行决策层融合,得到唯一的状态识别结果,提升了状态识别准确率。研究表明,采用核主元分析和模糊积分相结合的方法,能有效识别出舰用燃气轮机健康与故障状态,具有很好的实际应用价值。