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CN108223140A - 一种三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律优化方法 - Google Patents

一种三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种变几何三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律优化方法，通过对动力涡轮进口导叶可调的三轴式燃气轮机建立高精度的仿真模型，对燃气轮机在不同大气环境、负载情况、运行工况下进行仿真计算，寻找燃烧室超温、压气机进喘、低压轴超转边界线。在此基础上，根据计算结果寻找各工况下最优动力涡轮进口导叶角度，利用RBF神经网络拟合数据，完成最优动力涡轮进口导叶控制规律的制定。最后，将建立好的最优动力涡轮进口导叶控制规律代入燃气轮机仿真模型中验证控制规律的合理性。本发明提出的最优动力涡轮进口导叶控制规律可让燃气轮机在各工况下安全、高效地运行，降低燃气轮机燃油消耗率。

Description

一种三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律优化方法
技术领域
本发明涉及燃气轮机领域，更具体地，涉及一种变几何三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律的优化方法。
背景技术
变几何燃气轮机具有较好的机动性及变工况特性，如何优化它的控制规律，使其效率在不同工况、大气环境、负载条件下达到最大值，最大限度地发挥其性能具有重要意义。然而，国内外在变几何燃气轮机控制规律优化方面，对压气机进口导叶控制规律寻优研究较多；在变几何涡轮燃气轮机研究方面，研究重点主要集中于变几何涡轮部件特性上，而对于其总体性能以及控制规律方面的研究并未深入开展。由于该型燃气轮机结构复杂、限制量较多，控制变量不仅有燃油流量还有动力涡轮进口导叶角度，其导叶控制规律的优化难度较大。
发明内容
本发明为解决以上现有技术的不足，提供了一种变几何三轴式燃气轮机动力涡轮导叶控制规律优化方法，该方法通过对变几何三轴式燃气轮机建立高精度的仿真模型，对燃气轮机不同大气环境、负载条件、工作状况进行仿真计算。探索动力涡轮进口导叶角度对燃气轮机工况的影响规律，建立燃烧室超温、压气机进喘、低压轴超转边界线，在边界线内找出各工况下令燃气轮机效率最高的动力涡轮进口导叶角度。之后，利用RBF神经网络训练数据，建立起变几何三轴式燃气轮机不同工作条件与该工况下最优动力涡轮进口导叶角度间的对应关系，完成动力涡轮进口导叶控制规律的优化。
为实现以上发明目的，本发明采用的技术方案是：
一种变几何三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律优化方法，所述变几何三轴式燃气轮机包括燃气发生器和动力涡轮，所述动力涡轮的进口导叶角度可调，其特征在于，所述控制规律优化方法包括以下步骤：
SS1.由已知的部件特性以及详细的发动机运行数据建立变几何三轴式燃气轮机的高精度仿真模型；
SS2.利用步骤SS1建立的仿真模型计算不同大气环境、负载条件、燃机工况下，不同动力涡轮导叶角度燃气轮机的工作状况，分析动力涡轮进口导叶角度对燃气轮机工作状况的影响规律；
具体的，通过计算分析可知，动力涡轮进口导叶逐渐关闭，其角度减小，动力涡轮流通能力随之减小，燃气轮机进口流量降低，压气机工作点向喘振线靠近，同时，进口流量的减少导致油气比上升，燃烧室出口温度随之上升。若动力涡轮进口导叶逐渐打开，其角度增大，动力涡轮流通能力随之增大，动力涡轮膨胀比降低，低压涡轮膨胀比上升，做功能力增强，低压轴转速上升。综上，动力涡轮进口导叶角度过小，燃气轮机有进喘、超温的危险，而过大的动力涡轮进口导叶角度可能会导致低压轴超转。燃气轮机在低工况下，燃烧室出口温度较低，此时，较小的动力涡轮进口导叶角度可以提高燃烧室出口温度，有利于提升燃气轮机热效率。当燃气轮机工作在较高工况时，较大的动力涡轮进口导叶角度可以提高低压轴转速，使得低压涡轮和低压压气机工作在较高效率区，有利于燃气轮机整机效率的提高。
SS3.筛选掉令燃气轮机超温、超转或进喘的动力涡轮进口导叶角度，找出其余令燃气轮机在不同大气环境、负载条件、工作状况下效率最高的动力涡轮进口导叶角度；
SS4.以大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH为输入参数，最优动力涡轮进口导叶角度VGVb为输出参数，利用RBF神经网络训练数据，完成参数的拟合，建立最优动力涡轮进口导叶控制规律；
其中，RBF神经网络可以利用现有算法，例如MATLAB/SIMULINK内置的RBF神经网络工具箱，神经网络在这里起到了一种多维拟合的作用，利用它建立起输入参数与输出参数间的对应关系，例如燃气轮机工作状态与其对应的最优动力涡轮进口导叶角度映射关系可表示为：VGVb＝f(T0,P0,NPT,NH)。
SS5.将建立好的最优动力涡轮进口导叶控制规律代入燃气轮机仿真模型中进行验证。
优选地，通过步骤SS1建立的燃气轮机仿真模型，计算不同大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH以及动力涡轮进口导叶角度VGV的情况下燃气轮机工作状况，分析动力涡轮进口导叶角度对燃气轮机工作状况的影响规律。
优选地，根据计算结果，依次制定高压涡轮超温、压气机喘振、低压轴超转边界线，在边界线范围内找出不同工况下令燃机热效率最高的动力涡轮进口导叶角度VGVb值。
优选地，为保证燃气轮机能够稳定、高效运行，以大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH为输入参数，以计算好的最优动力涡轮进口导叶角度VGVb为输出参数，利用RBF神经网络进行训练，完成参数的拟合，建立最优动力涡轮进口导叶控制规律。
优选地，建好的最优动力涡轮进口导叶控制规律与燃气轮机动态仿真模型联合仿真，利用训练好的RBF神经网络，通过大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH计算动力涡轮进口导叶角度VGV值，验证燃气轮机能否在此导叶控制规律下稳定、高效运行。
优选地，步骤SS3中，通过SS2的计算结果可以获得燃烧室超温、压气机进喘、低压轴超转边界线，在边界线内找出各工况所对应的动力涡轮进口导叶角度，令燃气轮机热效率最高。
优选地，步骤SS4中，燃气轮机包括燃油流量Wf以及动力涡轮导叶角度VGV两个控制变量，通过燃油流量Wf对动力涡轮相对转速NPT形成闭环控制来间接调整燃气轮机输出功率，通过传感器测得的大气温度T0,大气压力P0,动力涡轮相对转速NPT,高压轴相对转速NH参数输入训练好的RBF神经网络可实时计算最优动力涡轮进口导叶角度VGVb，从而完成对动力涡轮进口导叶角度的优化控制。
优选地，步骤SS5中，将步骤SS4中训练好的神经网络代入燃气轮机控制系统动态仿真模型中进行联合仿真，即可验证该控制规律的优化效果以及可靠性。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出的变几何三轴式燃气轮机动力涡轮导叶控制规律优化方法，通过对动力涡轮进口导叶可调的三轴式燃气轮机建立高精度的仿真模型，对燃气轮机在不同大气环境、负载情况、运行工况下进行仿真计算，寻找燃烧室超温、压气机进喘、低压轴超转边界线。在此基础上，根据计算结果寻找各工况下最优动力涡轮进口导叶角度，利用RBF神经网络拟合数据，完成最优动力涡轮进口导叶控制规律的制定。最后，将建立好的最优动力涡轮进口导叶控制规律代入燃气轮机仿真模型中验证控制规律的合理性。本发明提出的最优导叶控制规律可让燃气轮机在各工况下安全、高效地运行，降低燃气轮机燃油消耗率。
附图说明
图1为本发明提供的变几何三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律优化方法的流程图。
图2为本发明建立的最优动力涡轮进口导叶控制规律示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明进一步详细说明，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解。需要说明的是，以下所述仅为本发明的较佳实施例，并不因此而限定本发明的保护范围。实际上，在未背离本发明的范围或精神的情况下，可以在本发明中进行各种修改和变化，这对本领域技术人员来说将是显而易见的。例如，作为一个实施例的一部分示出或描述的特征可以与另一个实施例一起使用来产生又一个实施例。因此，意图是本发明将这样的修改和变化包括在所附的权利要求书和它们的等同物的范围内。
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
如图1所示，本发明提供的变几何三轴式燃气轮机动力涡轮进口导叶控制规律优化方法包括以下步骤：
SS1.由已知的部件特性以及详细的发动机运行数据建立燃气轮机高精度仿真模型；
SS2.利用步骤SS1建立的仿真模型计算不同大气环境、负载条件、燃机工况下，不同动力涡轮进口导叶角度燃气轮机的工作状况，分析动力涡轮进口导叶角度对燃气轮机工作状况的影响规律；燃气轮机稳态工况由外界参数和状态变量共同决定。外界参数有：大气环境(进口总压P0、进口总温T0)以及负载特性(与动力涡轮相对转速NPT有关)，状态变量有：高压轴相对转速NH以及动力涡轮进口导叶角度VGV共计5个变量。动力涡轮进口导叶控制规律的选定就是要确定在不同P0,T0,NPT以及NH的组合下动力涡轮最佳导叶角度。T0取233.15K、258.15K、288.15K、308.15K、323.15K共计5个参数，P0取0.87bar、0.94bar、1.013bar、1.05bar、1.08bar共计5个参数，NPT在1.1到0.4范围内均匀选取8个参数，NH在0.7到1.0范围内均匀选取8个参数，VGV在20°到40°范围内均匀选取50个点，故共需计算5×5×8×8×50＝80000种工况下，燃气轮机的工作状况。
由计算结果可知，动力涡轮进口导叶逐渐关闭，其角度减小，动力涡轮流通能力随之减小，燃气轮机进口流量降低，压气机工作点向喘振线靠近，同时，进口流量的减少导致油气比上升，燃烧室出口温度随之上升。若动力涡轮进口导叶逐渐打开，其角度增大，动力涡轮流通能力随之增大，动力涡轮膨胀比降低，低压涡轮膨胀比上升，做功能力增强，低压轴转速上升。综上，动力涡轮进口导叶角度过小，燃气轮机有进喘、超温的危险，而过大的动力涡轮进口导叶角度可能会导致低压轴超转。燃气轮机在低工况下，燃烧室出口温度较低，此时，较小的动力涡轮进口导叶角度可以提高燃烧室出口温度，有利于提升燃气轮机热效率。当燃气轮机工作在较高工况时，较大的动力涡轮进口导叶角度可以提高低压轴转速，使得低压涡轮和低压压气机工作在较高效率区，有利于燃气轮机整机效率的提高。
SS3.筛选掉令燃气轮机超温、超转或进喘的动力涡轮进口导叶角度，找出其余令燃气轮机在不同大气环境(T0、P0)、负载条件(NPT)、工作状况(NH)下效率最高的动力涡轮进口导叶角度(VGVb)；
通过SS2的计算分析，可以制定燃烧室超温、压气机进喘、低压轴超转边界线，筛选掉令燃机危险的工况，在边界线内选取5×5×8×8＝1600组工况下所对应的最优动力涡轮进口导叶角度(VGVb)，使燃气轮机在不超温、不超转、不进喘的情况下效率达到最高。
图2为标准大气环境下(P0为101.325kPa，T0为288.15K)，NPT恒为0.9时，不同高压轴转速NH情况下，燃烧室超温、压气机进喘、低压轴超转边界线，以及在边界线内所选取的最优导叶控制规律。可以看出，在此控制规律下，燃气轮机在安全运行的同时达到效率最高点。
SS4.以大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH为输入参数，其对应的最优动力涡轮进口导叶角度VGVb为输出参数，利用RBF神经网络训练数据，完成SS3中选取的1600组参数的拟合，建立最优动力涡轮进口导叶控制规律；
其中，RBF神经网络可以利用现有算法，例如MATLAB/SIMULINK内置的RBF神经网络工具箱，神经网络在这里起到了一种多维拟合的作用，利用它建立起输入参数与输出参数间的对应关系，例如燃气轮机工作状态与其对应的最优动力涡轮进口导叶角度映射关系可通过神经网络表示为：VGVb＝f(T0,P0,NPT,NH)。
SS5.将建立好的最优动力涡轮进口导叶控制规律代入燃气轮机仿真模型中进行验证。
动力涡轮进口导叶可调的三轴式燃气轮机包括燃油流量Wf以及动力涡轮进口导叶角度VGV两个控制变量，通过燃油流量Wf对动力涡轮相对转速NPT形成闭环控制来间接调整燃气轮机输出功率。通过传感器测得的T0,P0,NPT,NH参数输入训练好的RBF神经网络可实时计算VGVb，从而完成对动力涡轮进口导叶角度的优化控制。将SS4中训练好的神经网络代入燃气轮机控制系统动态仿真模型中进行联合仿真，通过多次仿真计算燃气轮机在不同大气环境(T0、P0)、负载条件(NPT)、工作状况(NH)下稳定工作时，其动力涡轮进口导叶角度是否令燃气轮机在不超温、不超转、不进喘的情况下效率最高，即可验证该控制规律的优化效果以及可靠性。
显然，本发明的上述实例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种变几何三轴式燃气轮机动力涡轮导叶控制规律优化方法，所述三轴式燃气轮机包括燃气发生器与动力涡轮，所述动力涡轮的进口导叶角度可调，其特征在于：所述控制规律优化方法包括以下步骤：
SS1.由已知的部件特性以及详细的发动机运行数据建立变几何三轴式燃气轮机高精度仿真模型；
SS2.利用步骤SS1建立的仿真模型计算不同大气环境、负载条件、燃机工况下，不同动力涡轮导叶角度燃气轮机的工作状况，分析动力涡轮进口导叶角度对燃气轮机工作状况的影响规律；
SS3.筛选掉令燃气轮机超温、超转或进喘的动力涡轮进口导叶角度，找出其余令燃气轮机在不同大气环境、负载条件、工作状况下效率最高的动力涡轮进口导叶角度；
SS4.以大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH为输入参数，最优动力涡轮进口导叶角度VGVb为输出参数，利用RBF神经网络训练数据，完成参数的拟合，建立最优动力涡轮进口导叶控制规律；
SS5.将建立好的最优动力涡轮进口导叶控制规律代入燃气轮机仿真模型中进行验证。
2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：通过步骤SS1建立的燃气轮机仿真模型，计算不同大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH以及动力涡轮进口导叶角度VGV的情况下燃气轮机工作状况，分析动力涡轮进口导叶角度对燃气轮机工作状况的影响规律。
3.根据上述权利要求所述的优化方法，其特征在于：根据计算结果，依次制定高压涡轮超温、压气机喘振、低压轴超转边界线，在边界线范围内找出不同工况下令燃机热效率最高的动力涡轮进口导叶角度VGVb值。
4.根据上述权利要求所述的优化方法，其特征在于：为保证燃气轮机能够稳定、高效运行，以大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH为输入参数，以计算好的最优动力涡轮进口导叶角度VGVb为输出参数，利用RBF神经网络进行训练，完成参数的拟合，建立最优动力涡轮进口导叶控制规律。
5.根据上述权利要求所述的优化方法，其特征在于：建好的最优动力涡轮进口导叶控制规律与燃气轮机动态仿真模型联合仿真，利用训练好的RBF神经网络，通过大气温度T0、大气压力P0、动力涡轮相对转速NPT、高压轴相对转速NH计算动力涡轮进口导叶角度VGV值，验证燃气轮机能否在此导叶控制规律下稳定、高效运行。
6.根据上述权利要求所述的优化方法，其特征在于：步骤SS3中，根据SS2的计算结果，获得燃烧室超温、压气机进喘、低压轴超转边界线，之后在边界线内找出各工况所对应的动力涡轮进口导叶角度，令燃气轮机热效率最高。
7.根据上述权利要求所述的优化方法，其特征在于：步骤SS4中，通过燃油流量Wf对动力涡轮相对转速NPT形成闭环控制来间接调整燃气轮机输出功率，通过传感器测得的大气温度T0，大气压力P0，动力涡轮相对转速NPT，高压轴相对转速NH等参数输入训练好的RBF神经网络可实时计算最优动力涡轮进口导叶角度VGVb，从而完成对动力涡轮进口导叶角度的优化控制。
8.根据上述权利要求所述的优化方法，其特征在于：步骤SS5中，将步骤SS4中训练好的神经网络代入燃气轮机控制系统动态仿真模型中进行联合仿真，即可验证该控制规律的优化效果以及可靠性。
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