王 冬,杨宗娟,程 龙,杨 兵

燃气轮机的性能预测与故障诊断是提高其运行效率和可靠性的重要手段。由于燃气轮机的多物理场特性及复杂工况，传统的线性模型难以准确捕捉其非线性特征，导致预测精度较低。数据质量、传感器故障和历史数据的缺失也对故障诊断造成挑战。通过结合数据驱动与物理建模的方法，可以有效提高预测的准确性和鲁棒性。综合考虑维护数据与实时监测信息，构建多维度的预测模型，能够进一步提升故障预测的精度，帮助实现燃气轮机的精准运维，降低故障风险并提高系统稳定性。未来，燃气轮机的优化将在智能化、绿色能源调度等方面取得重要进展。

燃气轮机；性能预测；故障诊断；数据驱动模型；运维优化

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