Övervakning av gasturbinförbränningens hälsa, särskilt tidig upptäckt av onormala beteenden och begynnande fel, är avgörande för att säkerställa att gasturbiner fungerar effektivt och för att förhindra kostsamt oplanerat underhåll. Ett populärt sätt att upptäcka förbränningsavvikelser är genom kontinuerlig övervakning av avgastemperaturprofiler. Under årens lopp har många anomali detektionstekniker utforskats för att upptäcka förbränningsfel, men prestandan (detektionshastigheten) för anomalidetekteringslösningar är fortfarande otillräcklig. Avancerad teknik som kan förbättra detektionsprestandan är i stort behov. Syftar till att förbättra anomali detektion prestanda, i detta dokument introducerar vi nyligen utvecklat djupinlärning (DL) i maskininlärning i förbrännarnas anomali detektion ansökan. Speciellt använder vi djupinlärning för att hierarkiskt lära oss funktioner från sensormätningar av avgastemperaturer. Och vi använder sedan de inlärda funktionerna som ingång till en neural nätverk klassificerare för att utföra combustor anomali upptäckt. Eftersom sådana djupt inlärda funktioner potentiellt bättre fångar komplexa relationer mellan alla sensormätningar och de underliggande förbrännarnas beteende än handgjorda funktioner gör, förväntar vi oss att de inlärda funktionerna kan leda till en mer exakt och robust anomali upptäckt. Med hjälp av de data som samlats in från ett gasturbinförbränningssystem i verkligheten visade vi att den föreslagna djupa inlärningsbaserade anomalidetekteringen avsevärt förbättrade förbrännarnas anomalidetekteringsprestanda. Djupt lärande, en av de banbrytande teknikerna inom maskininlärning, har under de senaste åren väckt enorma forskningsintressen inom områden som datorseende, taligenkänning och behandling av naturligt språk. Djupt lärande, så vitt vi vet, har dock inte använts för några PHM-tillämpningar. Det är vår förhoppning att vårt inledande arbete som presenteras i detta dokument skulle belysa hur djupt lärande som en avancerad maskininlärningsteknik kan gynna PHM-tillämpningar och, ännu viktigare, kan stimulera fler forskningsintressen i vår PHM-gemenskap.
Stackade denoiserande autokodrar har använts för att lära hierarkiska funktioner från sensordata i REF.
On Accurate and Reliable Anomaly Detection for Gas Turbine Combustors: A Deep Learning Approach
{'venue': 'PHM 2015 Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}