Gasturbinernas dominans på energiarenan står inför många utmaningar från miljöbestämmelser och en uppsjö av förnybara energikällor. Gasturbinen måste drivas under efterfrågestyrda lägen och dess komponenter förbrukar sin livslängd snabbare än motorerna i baslastdriften. Till följd av detta bör verktygen för diagnostik och prognostics vidareutvecklas för att hantera ovanstående driftlägen och förbättra det tillståndsbaserade underhållet (CBM). I denna studie presenterar vi en derivatdriven diagnostisk mönsteranalysmetod för att uppskatta gasturbiners prestanda under dynamiska förhållanden. En realtidsmodellbaserad tuner implementeras genom en dynamisk motormodell byggd i Matlab/Simulink för diagnostik. Det ickelinjära diagnostiska mönstret delas sedan upp i datafönster. Dessa är resultatet av en dataanalys baserad på det andra orderderivatet som motsvarar försämringens acceleration. Linjär regression genomförs för att lokalt passa de upptäckta avvikelserna och förutsäga motorns beteende. Den föreslagna metodens noggrannhet bedöms genom jämförelse mellan den förväntade och den faktiska nedbrytningen genom mätning av den återstående livslängden (RUL). Resultaten visar och illustrerar en förbättrad exakthet i vår föreslagna metod för prognostics för gasturbiner under dynamiska lägen. Nyckelord: Derivative-Driven Analysis, Window-Based Regression, Gas Turbine Prognostics, Condition Based Maintenance • En databaserad metod för prognostics för gasturbinprestanda utvecklas. • Den föreslagna metoden tar hänsyn till dynamiska driftlägen och använder en derivatdriven diagnostisk mönsteranalys. • Linjär regression utförs på ett lokalt datafönster sätt för att upptäcka nedbrytning.
På senare tid presenteras i REF en derivatbaserad regressionsmetod i realtid för att uppskatta GT:s prestanda under dynamiska förhållanden.
Derivative-driven window-based regression method for gas turbine performance prognostics
{'venue': None, 'journal': 'Energy', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}