燃气轮机是一种强非线性、时变且多变量耦合的复杂热力学系统,对其建立完善的数学模型、设计可靠的控制系统以及设置合理的故障诊断策略是燃气轮机设计工作的重要内容。现有的燃气轮机控制系统验证方案大多基于燃气轮机数学模型。由二者组成的动态系统能够较好地模拟燃气轮机的运行状态,也是故障诊断方法设计的基础。对于不同型号的燃气轮机,性能指标不尽相同,其数学模型的建立、控制系统的设计以及故障诊断方法的设计都需要单独开展。信号滤波和阈值比较是传统的故障诊断策略,由于逻辑简单且和控制系统的设计深度融合,因此该策略一直被广泛应用。但是随着燃气轮机运行维护的精细化,这种简单的策略已经无法满足日益苛刻的故障诊断需求,同时全生命周期的健康管理也被视为提高燃气轮机寿命的有效手段,因此引入先进的诊断算法和预测模型十分必要。本文以某型航改燃气轮机为研究对象,围绕燃气轮机模型建立、控制系统设计和智能故障诊断方法开展研究,主要工作如下:(1)结合燃气轮机容积建模方法和工程指标需求搭建了燃气轮机数学模型,用经典的牛顿-拉夫逊方法求解其中的非线性方程组,结合真实的试车数据对比验证了燃气轮机模型的仿真精度,结果表明该模型的部件级模块、起动模块和慢车以上的稳态模型精度基本满足了验证指标。(2)按照主机控制模块、辅助设备控制模块与故障诊断和系统独立保护模块三个模块对控制系统进行了功能划分和设计,针对转速控制模块和VSV控制模块进行了详细设计,结合燃气轮机数学模型验证了动态系统的鲁棒性。(3)基于燃气轮机数学模型和控制系统,设计了针对燃气轮机损伤传播模块的简要设计思路和时空序列故障数据生成方案。结合已有数据,从时间序列分析的角度对单变量和多变量两种情形进行了分类和预测算法设计。设置随机森林、决策树和支持向量机在给定数据集上进行故障诊断,在二分类问题上取得了显著结果,在多分类问题上效果不突出。建立LSTM模型开展针对燃气轮机故障数据的单变量时间序列分析工作,取得了一定效果。建立Conv-LSTM模型从时间空间两个维度对故障数据进行序列建模并预测,取得了显著效果,从时空数据分析的角度提供了一类基于数据驱动的寿命预测方法。