闫丽萍 张华良,3 董学智 陈海生 谭春青

1.中国科学院工程热物理研究所,北京,1001902.中国科学院大学,北京,1000493.中科院工程热物理研究所南京未来能源系统研究院，南京，211135

0 引言

燃气轮机作为高新技术密集型产品，具有功率密度大、启动性能好、污染排放低等优点，被广泛应用于油气工业、船舶动力、电力生产等领域[1]。燃气轮机气路故障诊断技术是确保燃气轮机安全运行、减少维护成本、提高经济性的重要手段[2-3]。燃气轮机气路诊断方法主要分为基于数据驱动的方法和基于模型的方法[4]。基于数据驱动的方法需要大量测量数据做训练，实现故障部件的定位[5]；基于模型的方法建立在燃气轮机模型基础之上，通过模型的数理关系来跟踪分析测量数据进而估计气路部件的衰退程度[6-7]。

常规气路诊断方法的性能均依赖于从传感器获得的信息准确性[8]。传感器故障会使气路诊断系统接收不正确的信息，然而大多数系统是基于传感器无故障的假设[9]，这样就会导致诊断系统错误地估计燃气轮机的健康状况，因此，需要消除传感器故障影响，减少其对气路诊断系统的干扰。传感器诊断系统是建立在健康燃机模型基础之上的，通过测量值与估计值的残差来判断故障传感器位置，此时如果发生气路故障，估计值与故障状态下的实际估计值不符，将会导致传感器诊断系统误诊或是漏诊。在实际工程应用中，气路故障和传感器故障都可能发生[10]，而两类故障均存在相比只有一类故障而言，给燃气轮机运行状态控制带来的危害更加严重。……