張婉悅

摘要：燃?xì)廨啓C(jī)是目前常用的一種動(dòng)力機(jī)械，主要的作用，是通過(guò)連續(xù)的流動(dòng)，將燃料的能量，轉(zhuǎn)換為有用功；同時(shí)也是一種集中于先進(jìn)技術(shù)和材料的熱力發(fā)動(dòng)機(jī)；但是我國(guó)的燃?xì)廨啓C(jī)的生產(chǎn)水平，照比國(guó)外先進(jìn)國(guó)家還有一定的差距；一但出現(xiàn)機(jī)械故障，會(huì)嚴(yán)重的影響其生產(chǎn)的質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而要想對(duì)于燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行有效的故障預(yù)防，就要針對(duì)于排氣溫度參數(shù)進(jìn)行合理的分析，從而更好的進(jìn)行故障的排查；對(duì)此本文就燃?xì)廨啓C(jī)排氣溫度異常檢測(cè)及診斷，結(jié)合其燃?xì)廨啓C(jī)的工作原理等進(jìn)行分析，并提出相關(guān)的見(jiàn)解，希望對(duì)于我國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，有著積極促進(jìn)的意義。

關(guān)鍵詞：燃?xì)廨啓C(jī)；排氣溫度；異常檢測(cè)；診斷

【分類號(hào)】：TK478

前言：

要保證燃?xì)廨啓C(jī)的工作效率，就要加強(qiáng)對(duì)于燃?xì)廨啓C(jī)的健康管理，即異常檢測(cè)與故障的診斷，對(duì)此技術(shù)人員，就要選擇合適的監(jiān)測(cè)參數(shù)，分析后對(duì)于其狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，從而更好的保證其運(yùn)行的安全和質(zhì)量。排氣溫度作為其監(jiān)測(cè)參數(shù)，會(huì)給其技術(shù)人員，提供相關(guān)故障信息，技術(shù)人員可以通過(guò)排氣溫度狀態(tài)聚類分析，確定影響燃?xì)廨啓C(jī)排放溫度的影響因素，并采取針對(duì)性的措施，使其故障排除，燃?xì)廨啓C(jī)恢復(fù)運(yùn)行狀態(tài)和性能。

1、燃?xì)廨啓C(jī)概述

燃?xì)廨啓C(jī)的組成結(jié)構(gòu)，包括啟動(dòng)裝置、燃料系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)、空氣過(guò)濾系統(tǒng)、調(diào)節(jié)安保系統(tǒng)等的。主要的工作原理，壓氣機(jī)會(huì)將空氣吸入后壓縮，將壓縮后的氣體，送到燃燒室，與燃料一起進(jìn)行燃燒；之后將其高溫燃?xì)猓湃氲饺細(xì)鉁u輪中進(jìn)行做功，產(chǎn)生的氣壓會(huì)帶著葉輪一起旋轉(zhuǎn)。整個(gè)工作流程，被稱作是簡(jiǎn)單循環(huán)。影響燃?xì)廨啓C(jī)工作效率的主要因素，包括燃?xì)獬鯗?，以及壓氣機(jī)的壓縮比。對(duì)此，加強(qiáng)此方面的研究，有效的提高其工作效率和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益是非常有必要的。

2、FCM聚類算法

該種聚類算法是基于函數(shù)最優(yōu)方法的聚類算法，并利用微積分計(jì)算技術(shù)，從而求的最優(yōu)代價(jià)函數(shù)，并利用計(jì)算隸屬度確定歸屬類。主要的原理，是給定分類數(shù)之后，尋找出事物失誤最佳方案。

3、燃?xì)廨啓C(jī)排氣溫度的異常檢測(cè)分析

3.1數(shù)據(jù)分析

燃?xì)廨啓C(jī)的排氣溫度，是其異常檢測(cè)的主要監(jiān)測(cè)參數(shù)，同時(shí)它可以提供燃?xì)廨啓C(jī)熱氣體通道系統(tǒng)的狀態(tài)，以燃?xì)廨啓C(jī)的本身性能等相關(guān)的信息；經(jīng)過(guò)多年的研究，發(fā)現(xiàn)排氣溫度與燃?xì)廨啓C(jī)自身的氣路性能參數(shù)之間，存在一定的線性關(guān)系，說(shuō)明排氣溫度所表現(xiàn)出來(lái)的線性變化情況，與其燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行狀態(tài)之間有一定的關(guān)系，當(dāng)其排氣溫度線性變化越均勻時(shí)，說(shuō)明其健康狀態(tài)就穩(wěn)定。選用一個(gè)指定型號(hào)燃?xì)廨啓C(jī)，作為觀察的對(duì)象，其設(shè)備上布置18個(gè)排氣溫度的測(cè)點(diǎn)，在其設(shè)備正常運(yùn)行的情況下，計(jì)錄下其相關(guān)參數(shù)的變化情況。

3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

將其側(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行集合并按照其數(shù)值大小的順序排序，得到{T1，T2，T3...T18}，求出這18個(gè)排氣溫度測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)的平均值后，在將每個(gè)排氣溫度，減去該平均值，得到一個(gè)新的整理后的集合；但是要想保證其數(shù)據(jù)預(yù)處理的質(zhì)量，需要將其預(yù)處理的方法類聚精度進(jìn)行對(duì)比來(lái)驗(yàn)證其有效性；對(duì)比結(jié)果顯示直接聚類的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其聚類精度在70%左右；排序后直接聚類的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其聚類精度在72%左右；排序后減均值聚類的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其聚類精度在85%左右；通過(guò)比較可以看出，高精度的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法為排序后減均值聚類的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法；這方法不僅降低對(duì)于其變量取值范圍引起的誤差，同時(shí)還可以對(duì)于其排氣溫度的不均勻信息，進(jìn)行有效的保留。

3.3反復(fù)試湊

研究發(fā)現(xiàn)，采用反復(fù)試湊的方法數(shù)目7是排氣溫度出現(xiàn)全面表征的最佳狀態(tài)，一旦當(dāng)其排氣溫度的狀態(tài)，低于最佳狀態(tài)時(shí)，也就是低于數(shù)目7時(shí)，樣本的不平衡，會(huì)對(duì)于其聚類的精度造成嚴(yán)重的影響，使其精度迅速的下降。同時(shí)將不同排氣溫度下的聚類中心，在數(shù)目7下的狀體，進(jìn)行記錄和整理，在進(jìn)行在再聚類分析，因?yàn)椴煌垲愔行念愋椭g的存在相似，或是較大的差異，使其聚類精度不高。同時(shí)根據(jù)7種聚類中心的狀態(tài)可知，排氣溫度存在不同的分散度關(guān)系，同時(shí)也存在一定的交集，對(duì)此判斷其排氣溫度屬于同一類。

4、診斷分析

4.1燃?xì)廨啓C(jī)甩負(fù)荷

根據(jù)其排氣溫度效果影響圖可以看出，第四類產(chǎn)生異常狀態(tài)的原因，是由于燃?xì)廨啓C(jī)甩負(fù)荷導(dǎo)致的，如圖所示；

當(dāng)其排氣溫度突然下降時(shí)，功率也會(huì)迅速的降低，轉(zhuǎn)速并不會(huì)發(fā)生太大的變化，此時(shí)高溫燃?xì)馑龅墓Γ饕迷趬簹鈾C(jī)的帶動(dòng)；在轉(zhuǎn)速不變的情況，壓氣機(jī)入口的氣流量會(huì)相對(duì)于增加，而此時(shí)燃料會(huì)相應(yīng)的降低供給量，就會(huì)導(dǎo)致其出現(xiàn)第四類排氣溫度的異常情況。

4.2燃?xì)廨啓C(jī)渦輪葉片損傷的影響

燃?xì)廨啓C(jī)在某段時(shí)間內(nèi)的排氣溫度分散度的變化規(guī)律，可以分析出，當(dāng)其排氣溫度，處于40℃和70℃之間的異常狀態(tài)，聚類精度為93.3%；分散度會(huì)明顯的增加；從而渦輪葉片磨損，對(duì)于熱通道部件，也產(chǎn)生了一定程度的腐蝕影響，導(dǎo)致其出現(xiàn)設(shè)備性能大大的降低。

總結(jié)：

綜上所述，通過(guò)對(duì)于燃?xì)廨啓C(jī)排氣溫度異常檢測(cè)及診斷分析，發(fā)現(xiàn)其異常診斷和檢測(cè)是一項(xiàng)復(fù)雜且繁瑣的過(guò)程，需要技術(shù)人員正確的選擇監(jiān)測(cè)參數(shù)，同時(shí)在其數(shù)據(jù)聚類分析和整理的同時(shí)，為了更好的保證其精確度，還要進(jìn)行再聚類對(duì)比，以及可視化分析等，分析其聚類分散度的差異，從而有效的采取減均值后排序的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，更好的進(jìn)行排氣溫度的異常診斷。

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