一种燃气轮机的近邻异常检测系统的制作方法
【专利摘要】本发明属于燃气轮机设备技术领域，具体涉及一种燃气轮机的近邻异常检测系统。其实施步骤为：获取监测数据和输入参数；提取出表征各不同时刻特性的特征量；建立度量不同时刻的样本点之间相似度的全局距离矩阵；从所述G个样本中获取每个样本的局部可达密度及邻域样本点的集合；将各样本与其邻域中其它样本的局部可达密度进行比较计算各样本的异常得分；对样本的异常得分结果的数目进行排序，得出异常样本的集合。本发明计算资源需求小，具有较低的时间和空间代价，采用基于线性的计算方式对数据进行快速计算，最终用以表达异常数据点，有很强的可说明性。
【专利说明】
一种燃气轮机的近邻异常检测系统
[0001 ]
技术领域： 本发明属于燃气轮机设备技术领域，具体涉及一种燃气轮机的近邻异常检测系统。
[0002]
【背景技术】： 燃气轮机作为一种重要的巨型动力机械，具有结构紧凑、运行平稳、热效率较高等特 点，应用范围越发广泛。现实中对燃气轮机的安全可靠的工作要求很高，在燃气轮机日常的 工作情况下，对机组的健康情况进行分析监测，对可能出现的各种异常情况进行分析检测， 可避免或以便于及时处理燃机的大型故障。目前所有燃气轮机厂商在轮机上都加装了较多 的传感器以监测轮机的工作状态。监测记录的数据信息(如燃机转速、进出口温度等），对轮 机的运行保障具有重大的意义和使用价值。但传感器采集的数据信息量庞大，噪声也较多， 数据质量不高。同时传感器的数量繁多，而一般预判断的分析强度都很大，对所有传感器的 信息进行预识别的计算和分析负荷极大，分析效率很低，而且误判度会很高。从而为有效对 燃气轮机等重型工业设备的海量的高度复杂的系统信息的健康监测和故障预判，需同时结 合轮机对象的本质特征以及数据处理的各先进技术加以实施。
[0003]
【发明内容】
： 本发明为了解决现有的燃气轮机的传感器采集的数据数目众多、信息量过度庞大、预 警技术不足、故障监测水平简单有限、误判度高的问题，提供一种燃气轮机的近邻异常检测 系统及检测方法，可以大规模地推广和使用。
[0004] 本发明采用的技术方案为：一种燃气轮机的近邻异常检测系统，该检测系统包括 数据接口模块、特征抽取模块、相似度量模块、密度度量模块、异常因子模块及异常评定模 块。
[0005] 该检测系统的检测方法步骤如下： 步骤一、通过数据接口模块获取监测数据和输入参数 从燃气轮机的监测软件中获取G个不同时刻的监测数据，以下用Pk表示第A个时刻的监 测值，其中1 ;并输入参数:邻域对象数h，异常参考比例0; 步骤二、通过特征抽取模块提取出表征各不同时刻特性的特征量 从监测数据选出特征量其中1</<29,即对应包括以下29个测点的值:齿轮箱 振动、发电机DEX振动、发电机DEY振动、发电机EEX振动、发电机EEY振动、燃气发生器转速、 发电机总实际功率、3#轴承Y振动、3#轴承)(振动、2#轴承Y振动、2#轴承)(振动、1#轴承Y振动、 1#轴承对辰动、压气机空气进口温度、排气平均温度、0度方向的排气温度、30度方向的排气 温度、60度方向的排气温度、90度方向的排气温度、120度方向的排气温度、150度方向的排 气温度、180度方向的排气温度、210度方向的排气温度、240度方向的排气温度、270度方向 的排气温度、300度方向的排气温度、330度方向的排气温度、润滑油系统进口的油温及润滑 油系统的出口的油温，％0为第k个时刻的第/个测点的监测数据； 步骤三、通过相似度量模块建立度量不同时刻的样本点之间相似度的全局距离矩阵 用P范数距离来度量第b个时刻的数据与第g个时刻的数据之间的相似距离
4 = 1，2~川4=1，2".，6，并建立全局距离矩阵
其中，A为所述两个时刻#；和&;的第/个特征量的距离计算权值，取^为5的第/个维 度量，茂为29维度的特征权向量，在没设定时，默认取为所有数值都为1的列向量； 步骤四、通过密度度量模块获得样本集合的邻域集合NB及局部可达密度向量LRS 其中邻域集合= (句]，样本茗的知邻域集合为;可达密度 向量Zii5(2X...，ZJW G ]，样本苍(i： = 1义，巧的局部可达密度标记为， 单个样本忍的邻域集合i?(i)可达密度的获得方法为： (1) 、获取样本名与其它样本之间第知近的距离，记为@(幻， 热龙D!stW、PF'、，Dist(7LPK)，...，DisH,JFk，PFk_〇，Dis氏PF A, .PF说) 按从小到大进行排序，对应第h小的距离即为切(灼；其中与戽距离最近的前h个样本 尤(0 = 1,2,.,.太-1,女+1，，0集合记为通(私如下 NB(M = U < LD(M (2) 、第上个样本的局部可达密度计算为
步骤五、通过异常因子模块获取所有样本的局部异常因子系数，其中第^个样本的局 部异常因子记为(約，计算公式如下
其中巧为与茗距离最近的前如个样本； 步骤六、通过异常评定模块对样本进行异常评定 先对聚类结果的数目进行排序，得出异常样本的集合，符合下列描述的样本即是异常 样本:对所有值按从大到小的顺序进行排序，则前/3」个值对应的样本点苍，即是 异常数据。
[0006]每个时刻的监测特征量#{；/)由以下特征量组成:齿轮箱振动数据发电机 DEX振动数据/石〇、发电机DEY振动数据#(3)、发电机EEX振动数据^_(4)、发电机EEY振 动数据gp；)、燃气发生器转速数据MP；)、发电机总实际功率数据#(7；)、3#轴承Y振动数 据碑(S)、3#轴承)(振动数据i巧(: 9)、2#轴承Y振动数据_:(1:Q)、2#轴承对辰动数据與{11)、1# 轴承Y振动数据A (12)、1#轴承)(振动数据i巧(13)、压气机空气进口温度数据巧_14)、排气 平均温度数据(15)、0度方向的排气温度数据A (16)、30度方向的排气温度数据# (17) 、60度方向的排气温度数据# (1 S)、90度方向的排气温度数据# (13、120度方向的排气温 度数据A(2〇)、150度方向的排气温度数据A(21)、180度方向的排气温度数据#(22)、 210度方向的排气温度数据i^(23)、240度方向的排气温度数据i^(24)、270度方向的排气 温度数据，尽(25)、300度方向的排气温度数据$(26:)、330度方向的排气温度数据^：(2T)、 润滑油系统进口的油温数据项(28)及润滑油系统的出口的油温数据與(29)。
[0007] 所述步骤一中的邻域对象数h为整数，异常参考比例0的取值范围为〇〈0〈 1。
[0008] 本发明的有益效果:本发明是一种燃气轮机的快速聚类的异常检测系统，是基于 燃气轮机的内在特性，提出一种基于统计特征的异常检测方法，处理中基于P范数距离进 行相似性定义，并经线性复杂度的算法进行分析，计算资源需求小，具有较低的时间和空间 代价;异常检测过程的计算代价很低，最终用与邻近点的密度异常程度以表达异常数据点， 有很强的可说明性，此异常检测方式在现实中更具实用价值。
[0009]
【附图说明】： 图1是本发明的模块组成及处理步骤的流程框图。
[0010]图2是本发明的监测数据获取流程图 图3是本发明中建立全局距离矩阵DGXG流程图
【具体实施方式】： 参照各图，一种燃气轮机的近邻异常检测系统，该检测系统包括数据接口模块、特征抽 取模块、相似度量模块、密度度量模块、异常因子模块及异常评定模块。
[0011]该检测系统的检测方法步骤如下： 步骤一、通过数据接口模块获取监测数据和输入参数 从燃气轮机的监测软件中获取G个不同时刻的监测数据，以下用Pk表示第々个时刻的监 测值，其中1 ;并输入参数:邻域对象数h，异常参考比例0; 步骤二、通过特征抽取模块提取出表征各不同时刻特性的特征量 从监测数据选出特征量其中1<杉29,即对应包括以下29个测点的值:齿轮箱 振动、发电机DEX振动、发电机DEY振动、发电机EEX振动、发电机EEY振动、燃气发生器转速、 发电机总实际功率、3#轴承Y振动、3#轴承)(振动、2#轴承Y振动、2#轴承)(振动、1#轴承Y振动、 1#轴承对辰动、压气机空气进口温度、排气平均温度、0度方向的排气温度、30度方向的排气 温度、60度方向的排气温度、90度方向的排气温度、120度方向的排气温度、150度方向的排 气温度、180度方向的排气温度、210度方向的排气温度、240度方向的排气温度、270度方向 的排气温度、300度方向的排气温度、330度方向的排气温度、润滑油系统进口的油温及润滑 油系统的出口的油温，$以为第k个时刻的第/个测点的监测数据； 步骤三、通过相似度量模块建立度量不同时刻的样本点之间相似度的全局距离矩阵 用P范数距离来度量第b个时刻的数据与第g个时刻的数据之间的相似距离
上=1，2."，6 4=1，2."，6，并建立全局距离矩阵 只&G，
其中，h为所述两个时刻』巧和的第/个特征量的距离计算权值，取％为吞的第/个维 度量，茂为29维度的特征权向量，在没设定时，默认取/^2,3*所有数值都为1的列向量； 步骤四、通过密度度量模块获得样本集合的邻域集合NB及局部可达密度向量LRS 其中邻域集合,1(句]，样本茗的如邻域集合为可达密度 向量样本4汰=1,2, :,、句的局部可达密度标记为_:句， 单个样本芯的邻域集合(好可达密度WA：)的获得方法为： (1) 、获取样本忍与其它样本之间第h近的距离，记为0(幻， D!讯FF&PF《):，Distt.PFhPF2)，…，Dist{PFk，PF^}，Dist^PFhPF说)… 按从小到大进行排序，对应第如小的距离即为迎(i：);其中与4距离最近的前如个样本 = 集合记为通(初，如下 m{Ic) = {P^D^tiPF^PFJ < U)(k)) (2) 、第^个样本的局部可达密度计算为
步骤五、通过异常因子模块获取所有样本的局部异常因子系数，其中第^个样本的局 部异常因子记为上^认)，计算公式如下
其中名为与芯距离最近的前h个样本； 步骤六、通过异常评定模块对样本进行异常评定 先对聚类结果的数目进行排序，得出异常样本的集合，符合下列描述的样本即是异常 样本:对所有⑷值按从大到小的顺序进行排序，则前旧X調个值对应的样本点爲，即是 异常数据。
[0012] 每个时刻的监测特征量#{；/)由以下特征量组成:齿轮箱振动数据发电机 DEX振动数据/万_ (2)、发电机DEY振动数据# (3)、发电机EEX振动数据(4')、发电机EEY振 动数据A⑶、燃气发生器转速数据#(6)、发电机总实际功率数据轴承Y振动数 据％(8)、3#轴承)(振动数据#⑶、2#轴承Y振动数据轴承)(振动数据^ 轴承Y振动数据# (12)、1#轴承)(振动数据# (13)、压气机空气进口温度数据(14)、排气 平均温度数据A (15)、0度方向的排气温度数据# (16)、30度方向的排气温度数据# (17) 、60度方向的排气温度数据# (1 S)、90度方向的排气温度数据i巧灯9)、120度方向的排气温 度数据#(2〇)、15〇度方向的排气温度数据士4:( 21)、iso度方向的排气温度数据土_4(22)、 210度方向的排气温度数据#(23；)、240度方向的排气温度数据270度方向的排气 温度数据74( 25)、3〇〇度方向的排气温度数据#(26)、330度方向的排气温度数据M(2^、 润滑油系统进口的油温数据M(28)及润滑油系统的出口的油温数据％(29)。
[0013] 所述步骤一中的邻域对象数h为整数，异常参考比例e的取值范围为0〈K1。
【主权项】
1. 一种燃气轮机的近邻异常检测系统，其特征在于:该检测系统包括数据接口模块、特 征抽取模块、相似度量模块、密度度量模块、异常因子模块及异常评定模块。2. 根据权利要求1所述的一种燃气轮机的近邻异常检测系统，其特征在于:该检测系统 的检测方法如下： 步骤一、通过数据接口模块获取监测数据和输入参数 从燃气轮机的监测软件中获取G个不同时刻的监测数据，以下用Pk表示第A个时刻的监 测值，其中1 ;并输入参数:邻域对象数h，异常参考比例0; 步骤二、通过特征抽取模块提取出表征各不同时刻特性的特征量 从监测数据选出特征量巧(』，其中1<衫29,即对应包括以下29个测点的值：齿轮箱 振动、发电机DEX振动、发电机DEY振动、发电机EEX振动、发电机EEY振动、燃气发生器转速、 发电机总实际功率、3#轴承Y振动、3#轴承)(振动、2#轴承Y振动、2#轴承)(振动、1#轴承Y振动、 1#轴承对辰动、压气机空气进口温度、排气平均温度、0度方向的排气温度、30度方向的排气 温度、60度方向的排气温度、90度方向的排气温度、120度方向的排气温度、150度方向的排 气温度、180度方向的排气温度、210度方向的排气温度、240度方向的排气温度、270度方向 的排气温度、300度方向的排气温度、330度方向的排气温度、润滑油系统进口的油温及润滑 油系统的出口的油温，为第k个时刻的第/个测点的监测数据； 步骤三、通过相似度量模块建立度量不同时刻的样本点之间相似度的全局距离矩阵 用P范数距离来度量第b个时刻的数据与第g个时刻的数据之间的相似距离上=1，2."，6 4=1，2."，6，并建立全局距离矩阵其中，巧为所述两个时刻和的第/个特征量的距离计算权值，取％为茂的第/个维度 量，(5为29维度的特征权向量，在没设定时，默认取/>= 2, <5为所有数值都为1的列向量； 步骤四、通过密度度量模块获得样本集合的邻域集合NB及局部可达密度向量LRS 其中邻域集合-=[^〇)，现2)，...，观创，样本4的如邻域集合为-(幻;可达密度向 量/^?=[!^1),1^2)，...，丄^(<5)]，样本4(免=1，2，..^的局部可达密度标记为^^)，单 个样本4的邻域集合(幻可达密度^(幻的获得方法为： (1 )、获取样本4与其它样本之间第如近的距离，记为工穴勒， 如对 'Pistil基 JFj,'Dist{PFk，…，Dis氏PF'h'PFgA,Dis氏PFk，PF说)广 按从小到大进行排序，对应第h小的距离即为迎沈)；其中与忍距离最近的前h个样本 忍々 = 1,2,...,克-1, 士+1_句集合记为厕(幻，如下 (2 )、第A个样本的局部可达密度计算步骤五、通过异常因子模块获取所有样本的局部异常因子系数，其中第々个样本的局部 异常因子记为泣)，计算公式如下其中尤为与4距离最近的前h个样本； 步骤六、通过异常评定模块对样本进行异常评定 先对聚类结果的数目进行排序，得出异常样本的集合，符合下列描述的样本即是异常 样本:对所有⑷值按从大到小的顺序进行排序，则前L^?x p」个值对应的样本点名，即是 异常数据。3. 根据权利要求2所述的一种燃气轮机的近邻异常检测系统，其特征在于:每个时刻的 监测特征量构釣由以下特征量组成:齿轮箱振动数据轉(1)、发电机DEX振动数据轉(2)、 发电机DEY振动数据蹲:⑶、发电机EEX振动数据轉( 4)、发电机EEY振动数据蹲:(5)、燃气发 生器转速数据、发电机总实际功率数据轴承Y振动数据#t；8：)、3#轴承对辰 动数据i巧⑶、2#轴承Y振动数据轴承)(振动数据與(叫、1#轴承Y振动数据 # (；12；)、1#轴承)(振动数据(13；)、压气机空气进口温度数据# (14；)、排气平均温度数据 #(15)、〇度方向的排气温度数据％(_16)、30度方向的排气温度数据#(17)、60度方向的 排气温度数据M_(1S)、90度方向的排气温度数据#(19)、120度方向的排气温度数据 #(2〇)、150度方向的排气温度数据#(21)、180度方向的排气温度数据&(22)、210度方 向的排气温度数据A(23)、240度方向的排气温度数据^：{；2句、270度方向的排气温度数据 A(25)、300度方向的排气温度数据^_(26:)、330度方向的排气温度数据#(2：7；!、润滑油系 统进口的油温数据A(2S)及润滑油系统的出口的油温数据4. 根据权利要求2所述的一种燃气轮机的近邻异常检测系统，其特征在于:所述步骤一 中的邻域对象数h为整数，异常参考比例0的取值范围为〇〈0〈1。
【文档编号】G01M15/14GK106053090SQ201610698009
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年8月22日
【发明人】王伟影, 徐志强, 崔宝, 唐瑞
【申请人】中国船舶重工集团公司第七 三研究所