基于深度学习的汽轮机故障诊断与预测技术

引言：

汽轮机长期处于高温、高压、高转速的恶劣环境中，关键部件如转子、叶片等易出现磨损、裂纹与疲劳损伤，引发连锁性故障，传统振动分析与热力参数监测方法受限于信号噪声与特征工程的局限性，难以应对非线性、高维度的故障模式。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破，为工业设备故障诊断提供了新思路，卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）等模型能够自动学习多源传感器数据的时空特征，显著提升故障分类与剩余寿命预测的准确性。

1.开发振动信号特征提取算法，提升故障识别精度

基于深度学习的汽轮机故障诊断与预测技术通过开发高效的振动信号特征提取算法，显著提升了故障识别的精度与可靠性，汽轮机作为核心动力设备，其振动信号蕴含丰富的故障特征，但传统方法依赖人工提取时域、频域特征，易受噪声干扰且泛化能力有限。针对这一问题，基于卷积神经网络（CNN）的深度特征提取算法通过多层卷积与池化操作，自动学习振动信号中的局部与时序关联，有效捕捉早期故障的微弱特征。

技术的另一突破在于通过长短期记忆网络（LSTM）与自编码器（AE）的结合，实现了故障特征的时序建模与无监督预训练，为预测性维护提供了新思路。LSTM网络对振动信号的长周期序列建模，可有效识别故障演化规律，而堆叠降噪自编码器（SDAE）借助重构输入信号，学习到的低维特征具有更强的鲁棒性。实际应用中，采用迁移学习策略将预训练模型适配到不同机组，仅需少量标注数据即可达到 85% 以上的跨设备诊断准确率，结合贝叶斯优化框架的动态阈值调整方法，能够根据运行工况自适应触发预警，将误报率控制在 5% 以下。

2.构建多传感器数据融合，增强诊断全面性

在汽轮机故障诊断与预测技术中，构建多传感器数据融合系统是提升诊断全面性的关键，汽轮机作为复杂的旋转机械，其运行状态受温度、压力、振动、噪声等多物理场耦合影响，单一传感器数据难以全面反映设备健康状况。深度学习模型通过融合多源异构传感器数据，能够挖掘更深层次的故障特征关联，例如将振动信号的高频特征与温度信号的缓变趋势相结合，可更准确地识别叶片裂纹早期征兆；整合压力传感器数据与声发射信号，能有效区分气动激振与机械松动等相似故障模式[1]。

多传感器数据融合的深度学习方法在故障预测方面展现出独特优势，借助部署分布式传感器网络采集汽轮机各级缸体、转子、轴承等关键部位的运行参数，构建时空图卷积网络可建模部件间的故障传播路径。例如将进汽阀开度信号与第一级动叶振动频谱融合，能提前80 小时预测调节级结盐故障，而融合润滑油颗粒计数数据与轴位移信号的Transformer模型，实现了轴承巴氏合金磨损的渐进式退化预测。

3.优化长短时记忆网络（LSTM），实现趋势预测功能

汽轮机作为电力系统的核心设备，其运行状态直接影响发电效率与安全性，传统的故障诊断方法依赖振动信号阈值报警和专家经验，难以捕捉早期隐性故障特征。深度学习中的长短时记忆网络（LSTM）因其独特的门控机制，可有效解决汽轮机时序数据中的长期依赖问题。借助优化输入门、遗忘门和输出门的权重分配，网络能够选择性记忆关键运行参数的历史趋势，过滤噪声干扰。

为实现更精准的趋势预测，需针对汽轮机变工况特性改进LSTM架构，引入差分模块处理转速波动导致的非平稳信号，结合滑动窗口技术构建动态时间序列样本，有效解决负荷变化对预测模型的干扰。采用双层LSTM堆叠结构，底层网络学习设备退化宏观趋势，顶层网络捕捉局部异常波动，通过残差连接避免梯度消失。应用中某电厂将优化后的模型与SCADA系统集成，利用历史故障案例持续微调网络参数，使高压缸效率下降的预测误差控制在 121.5% 以内。

4.建立叶片结垢程度评估体系，量化性能衰减

汽轮机叶片结垢是导致机组性能衰减的关键因素，建立科学的结垢程度评估体系对故障预测与健康管理至关重要，传统方法依赖定期停机检查或单一参数阈值报警，难以实时量化结垢对气动性能的影响。基于深度学习的评估体系通过融合多源异构数据，构建叶片结垢与热力参数间的非线性映射关系：采用卷积神经网络处理叶片表面图像数据，提取结垢沉积物的纹理特征与分布模式；利用长短期记忆网络分析历史运行中的蒸汽流量、级间压差及效率曲线等时序数据，建立动态性能衰减模型[2]。

结垢评估体系的核心价值在于建立性能衰减的预测性关联模型，这需要突破传统诊断技术的局限性，深度神经网络通过自注意力机制捕捉结垢发展过程中的关键特征，如低压缸末级叶片结垢与排气温度上升率的非线性关系。采用迁移学习策略，将实验室环境下的结垢模拟数据与现场运行数据相结合，解决了实际工况样本不足的难题。评估体系输出包含三个维度：结垢空间分布热力图、效率衰减曲线预测及剩余可用周期估算，其中效率衰减率被转化为标准化的健康指数，为运维决策提供直观依据。

5.设计工况自适应诊断模块，适应变负荷运行条件

汽轮机变负荷运行条件下，设计工况自适应诊断模块需要重点解决动态特征提取与工况迁移学习的核心问题，模块采用深度卷积神经网络（DCNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合架构。利用多尺度卷积核捕捉振动信号中的局部故障特征，同时利用LSTM处理转速、负荷波动带来的时序非线性关系，针对变工况导致的特征分布偏移问题，引入域对抗自适应（DANN）算法，在特征提取层加入梯度反转层，利用最大化分类器损失与最小化域判别器损失的对抗训练，实现不同负荷工况下的特征空间对齐。

模块集成注意力机制与物理模型融合的混合预测框架，采用多头自注意力（MSA）挖掘振动信号中的长程依赖关系，借助时频域特征交叉注意力加权突出故障发展过程中的关键模态。结合汽轮机热力学方程构建物理信息神经网络（PINN），将质量守恒、能量守恒等先验知识作为正则项嵌入损失函数，有效约束深度学习模型的输出符合设备物理规律。针对负荷频繁波动的场景，开发基于元学习的快速适应算法（MAML），利用历史多工况数据训练元模型，使新工况下仅需少量样本即可完成模型参数调整。

结语：

深度学习为汽轮机故障诊断与预测带来了革命性进展，其数据驱动的特性突破了传统方法的瓶颈，为实现智能化运维奠定了基础，研究需结合迁移学习、强化学习等前沿技术，解决实际工程中数据稀缺与模型可解释性等挑战。随着工业大数据与算力的持续升级，深度学习技术有望成为保障汽轮机安全高效运行的核心手段，推动能源行业向数字化、智能化方向转型。

参考文献：

[1]韩强. 基于故障树的汽轮机故障诊断方法研究 [J]. 现代制造技术与装备, 2025, 61 (06): 63-65+69 .

[2]王成辉. 汽轮机振动故障检测与诊断措施相关阐述 [J]. 产品可靠性 报告, 2025, (04): 60-61.