薛朝囡，高登攀，张永海，支德胜，曾立飞，石 慧，张学延

（1.西安热工研究院有限公司，陕西 西安 710054；2.深圳妈湾电力有限公司，广东 深圳 518054）

火力发电持续在电力行业占主导地位[1-3]，火力发电设备的故障诊断是学者们研究的重点之一。作为火力发电的主要设备，汽轮机长期处于高温、高压、高速的工作环境中，极易发生故障[4]，一旦发生故障对汽轮机的安全和经济运行将产生巨大的影响，因而对汽轮机故障诊断具有重要意义[5]。

目前美国通用电气（GE），日本东芝电气、日立电气、富士和三菱等企业均已拥有完善的汽轮机故障诊断技术和体系。我国在汽轮机故障诊断研究方面起步较晚，跟西方发达国家有很大差距[6]。

近年来国内也开展了汽轮机诊断的相关研究。浙江大学的张力寰[7]提出一种基于工业大数据的汽轮机故障深度分析方法，并对多个案例进行了分析与验证；方名菊[5]提出了基于振动故障案例的汽轮机智能故障诊断方法；戈建新等[8]对高中压转子低频振动故障进行了诊断与分析；夏飞等[9]将改进粒子滤波和小波包应用在汽轮机振动诊断中，该方法对比FFT分析有明显的优越性；石志标基于云PSOSVM[10]和CS-BBO[11]进行了汽轮机转子故障诊断，以提高诊断的准确率和识别效率；张学延等[12]将伯德曲线应用于汽轮机高中压转子裂纹故障中；邓彤天[13]提出了基于模糊专家系统的汽轮机远程振动故障诊断系统；忻建华等[14]根据通流故障与热力参数的关系，提出了高压缸通流部分故障的热参数模糊诊断法。……