（东方汽轮机有限公司，四川 德阳 618000）

0 引言

汽轮机作为电力生产系统的核心设备，是集成耦合机、电、液、热、信息等多因素、多介质的复杂机电系统。这类发电系统通过多种监测与保护系统对机组的健康状态进行记录和诊断，存储了海量、多维、多态数据。汽轮机系统复杂，设备体积庞大，工作环境恶劣，一旦出现异常状态或故障，会导致停机或减产，影响发电厂经济效益，甚至会导致特、重大安全事故的发生。因此，应用现代信息技术手段进行机组健康状态管理，即机组状态实时监测、机组异常状态辨别、机组故障模式诊断和机组维护维修计划科学合理的制定等，是提高现役汽轮机组安全、可靠、稳定、高效运行的重要措施。

传统汽轮机健康状态管理技术主要应用于具体设备特定健康状态，缺少系统层面整体性的研究，对机组状态的演变、故障的传播无法准确建模和分析，因此，基于数据驱动的机组状态监测和故障模式诊断逐渐成为掌握系统性能演变的重要手段和研究热点[1-2]。数据驱动的机组状态健康管理技术采集和获取系统实时状态，利用统计分析和信号分析的数据处理方法，提取与系统属性、状态有关的特征参数，借助机器学习智能算法和数据处理模型进行系统状态检测、分析和辨识，可靠有效地诊断系统状态模式，为机组维护、安全运行提供决策信息。

1 汽轮机健康状态分类

汽轮机是将内能转化为机械能的大型复杂旋转设备，根据机组系统状态的劣化演变过程，将其健康状态分为热力性能状态和机械故障状态，如图1 所示。……