[发明专利]利用监督式学习方法的燃气涡轮机故障预测

摘要

公开了用于预测机器如燃气涡轮机的故障的系统和方法。所述系统和方法利用基于计算机的系统来注释历史数据以对先前的故障事件进行定位。对与故障事件之前的传感器读数相关联的数据进行注释以提示所述数据很可能与故障相关联，并且将所述数据与正常操作状况数据进行比较。使用快速框算法来获知事件前数据(正类，少数集)相对于正常操作数据(负类，多数集)的位置。执行评估以分析事件前数据相对于正常数据的区别强度，并且如果发现相对强的差异，则将相关联的事件前数据存储并用作征兆以监测机器的持续性能并预测在数天后将发生意外故障的可能性。

主权项

一种用于预测发电设备中的燃气涡轮机的故障事件的方法，包括：获得与正在研究的燃气涡轮机的被识别的故障事件相关联的历史时间序列数据集合，所述历史数据包括在所述被识别的事件之前的一段时间内收集的传感器读数集合，在所述被识别的事件之前的所述一段时间被定义为事件前时间段；选择传感器的子集以进行分析，并且将事件前数据集合限定为来自所选择的传感器的子集的在所述事件前时间段期间收集的传感器读数；将所述事件前数据与正常操作数据集合进行比较；确定所述事件前数据与所述正常操作数据之间的区别水平，并且确定所述区别水平是否高于给定阈值；将所述事件前数据标识为征兆模式以用于预测正在研究的所述燃气涡轮机的未来故障。