【技術實現步驟摘要】
本申請屬于燃氣輪機，涉及一種訓練方法，特別是涉及一種葉頂間隙預測模型的訓練方法、裝置及電子設備。
技術介紹
1、近年來由于對燃氣輪機性能要求的不斷提高，為了提高燃氣輪機效率，需要盡可能的減小葉頂間隙。西門子為了提高燃氣輪機性能安裝了hco間隙調節裝置，對于其h級機組測量顯示當葉頂間隙降低2mm時，燃氣輪機效率將提高0.3％。對于航空發動機，根據工業經驗估計，葉尖間隙每減小0.25mm，渦輪效率可增加1％。由此可以看出葉頂間隙的變化對燃氣輪機效率的影響是很大的。
2、當前用于對燃氣輪機的葉頂間隙進行預測的模型由于訓練效果較差，預測的葉頂間隙并不準確，導致難以在實際場景中應用，因此目前葉頂間隙預測模型的訓練方法存在著訓練出的葉頂間隙預測模型精度差的問題。
技術實現思路
1、本申請的目的在于提供一種葉頂間隙預測模型的訓練方法、裝置及電子設備，用于解決目前的訓練方法存在的訓練出的葉頂間隙預測模型精度差的問題。
2、第一方面，本申請提供一種葉頂間隙預測模型的訓練方法，包括：獲取實際工況下燃氣輪機的實測運行數據和所述燃氣輪機中壓氣機及透平部分級的實測葉頂間隙數據；基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述壓氣機及所述透平各級的平均葉頂間隙數據；對初始葉頂間隙預測模型進行訓練，以獲取完成訓練的葉頂間隙預測模型，所述初始葉頂間隙預測模型訓練過程中的輸入數據為所述實測運行數據、所述實測葉頂間隙數據和所述平均葉頂間隙數據，輸出數據為所述
3、通過所述整機熱模型和所述熱結構模型對實測運行數據進行處理，獲取各級的平均葉頂間隙數據，所述平均葉頂間隙數據結合所述實測運行數據和所述實測葉頂間隙數據對初始葉頂間隙預測模型進行訓練，能夠獲得精度良好的葉頂間隙預測模型，從而完成葉頂間隙預測任務。
4、于本申請的一實施例中，所述壓氣機第l級的平均葉頂間隙數據表示為：
5、
6、其中，cbi表示所述壓氣機第l級的平均葉頂間隙數據，n表示所述壓氣機中裝有間隙測點的級數，ail表示在裝有間隙測點的壓氣機級中，第i個壓氣機級關于所述壓氣機第l級的系數，cbi表示在裝有間隙測點的壓氣機級中，第i個壓氣機級中間隙測點的平均葉頂間隙數據，所述第l級為所述壓氣機的任意一級；
7、所述透平第k級的平均葉頂間隙數據表示為：
8、
9、其中，tbk表示所述透平第k級的平均葉頂間隙數據，m表示所述透平中裝有間隙測點的級數，ajk表示在裝有間隙測點的透平級中，第j個透平級關于所述透平第k級的系數，tbj表示在裝有間隙測點的透平級中，第j個透平級中間隙測點測量的平均葉頂間隙數據，所述第k級為所述透平的任意一級。
10、于本申請的一實施例中，基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述壓氣機及所述透平各級的平均葉頂間隙數據的實現方法包括：基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和所述熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取瞬態工況下的平均葉頂間隙數據，所述瞬態工況為實際工況或實際工況外的假設工況。
11、于本申請的一實施例中，基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述壓氣機及所述透平各級的平均葉頂間隙數據的實現方法包括：通過所述二維整機熱模型和所述熱結構模型對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述燃氣輪機中部件的變形量；對所述變形量進行處理，以獲取所述平均葉頂間隙數據。
12、于本申請的一實施例中，所述變形量表示為：
13、clearancetip＝f(d1,d2,d3,d4)
14、其中，clearancetip表示所述變形量，d1表示轉子離心力造成的變形量，d2表示轉子熱膨脹造成的變形量，d3表示缸體熱膨脹造成的變形量，d4表示冷態間隙造成的變形量，d1、d2、d3、d4與所述燃氣輪機的運行工況相關聯，f(d1,d2,d3,d4)表示關于d1、d2、d3、d4的函數。
15、于本申請的一實施例中，通過所述二維整機熱模型和所述熱結構模型對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述燃氣輪機中部件的變形量的實現方法包括：通過所述整機熱模型對所述實測運行數據進行處理，以獲取整機模擬金屬溫度數據；通過所述熱結構模型對所述實測運行數據和所述整機模擬金屬溫度數據進行處理，以獲取所述變形量。
16、于本申請的一實施例中，所述實測運行數據包括：壓氣機通流進出口位置、透平通流進出口位置、軸向通流位置實測的氣流溫度數據和壓力數據；壓氣機缸體、透平缸體和持環軸向位置實測的金屬溫度數據，所述軸向位置的周向各方位上均被配置有金屬溫度測點；所述燃氣輪機實測的振動數據、負荷數據和轉速數據。
17、第二方面，本申請提供一種葉頂間隙預測方法，包括：獲取燃氣輪機目標工況下的實測運行數據；根據第一方面任一項所述完成訓練的葉頂間隙預測模型對所述目標工況下的實測運行數據進行處理，以獲取所述目標工況下各級的預測葉頂間隙數據。
18、第三方面，本申請提供一種葉頂間隙預測模型的訓練裝置，包括：實測數據獲取模塊，用于獲取實際工況下燃氣輪機的實測運行數據和所述燃氣輪機中壓氣機及透平部分級的實測葉頂間隙數據；實測數據處理模塊，用于基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述壓氣機及所述透平各級的平均葉頂間隙數據；預測模型訓練模塊，用于對初始葉頂間隙預測模型進行訓練，以獲取完成訓練的葉頂間隙預測模型，所述初始葉頂間隙預測模型訓練過程中的輸入數據為所述實測運行數據、各級的實測葉頂間隙數據和所述平均葉頂間隙數據，輸出數據為所述壓氣機及所述透平各級的預測葉頂間隙數據，所述實測運行數據、所述平均葉頂間隙數據和所述實測葉頂間隙數據用于使所述初始葉頂間隙預測模型學習葉頂間隙的非軸對稱變形特征。
19、第四方面，本申請提供一種電子設備，所述電子設備包括：存儲器，存儲有一計算機程序；處理器，與所述存儲器通信相連，調用所述計算機程序時執行本申請第一方面任一項所述訓練方法和/或第二方面任一項所述預測方法。
20、如上所述，本申請所述葉頂間隙預測模型的訓練方法、裝置及電子設備，具有以下有益效果：
21、通過所述整機熱模型和所述熱結構模型對實測運行數據進行處理，獲取各級的平均葉頂間隙數據，所述平均葉頂間隙數據結合所述實測運行數據和所述實測葉頂間隙數據對初始葉頂間隙預測模型進行訓練，能夠獲得精度良好的葉頂間隙預測模型，從而完成葉頂間隙預測任務。
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1.一種葉頂間隙預測模型的訓練方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，所述壓氣機第l級的平均葉頂間隙數據表示為：
3.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述壓氣機及所述透平各級的平均葉頂間隙數據的實現方法包括：基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和所述熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取瞬態工況下的平均葉頂間隙數據，所述瞬態工況為實際工況或實際工況外的假設工況。
4.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述壓氣機及所述透平各級的平均葉頂間隙數據的實現方法包括：
5.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，所述變形量表示為：
6.根據權利要求4所述的訓練方法，其特征在于，通過所述二維整機熱模型和所述熱結構模型對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述燃氣輪機中部件的變形量的實現方法包括：
7.根據權利要求
8.一種葉頂間隙預測方法，其特征在于，包括：
9.一種葉頂間隙預測模型的訓練裝置，其特征在于，包括：
10.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
...【技術特征摘要】
1.一種葉頂間隙預測模型的訓練方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，所述壓氣機第l級的平均葉頂間隙數據表示為：
3.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取所述壓氣機及所述透平各級的平均葉頂間隙數據的實現方法包括：基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和所述熱結構模型，對所述實測運行數據進行處理，以獲取瞬態工況下的平均葉頂間隙數據，所述瞬態工況為實際工況或實際工況外的假設工況。
4.根據權利要求1所述的訓練方法，其特征在于，基于所述燃氣輪機的二維整機熱模型和熱結構模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫博，黃丹萍，計京津，鄧智，成斌，彭博，尚瑞，
申請(專利權)人：上海電氣燃氣輪機有限公司，
類型：發明
國別省市：
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