随着燃气轮机的初温越来越高,燃气轮机高温部件(包括燃烧系统和透平热通道)不但承受着极高的温度,还需要有很高的抗热机械疲劳、抗断裂强度、抗蠕变、抗腐蚀的性能,其制造及修复技术难度极高,是燃气轮机最关键的部件。一旦损坏将造成巨大的经济损失。因此燃气轮机高温部件故障早期预警的研究具有十分重要的意义,在故障发生的早期及时发现征兆,避免高温部件发生严重损坏。本文对高温部件故障早期预警方法开展了全面深入的研究。首先,研究分析燃气轮机高温部件故障早期预警面临的问题。研究发现燃气轮机高温部件故障早期预警的难点在于除了故障之外,燃气轮机的固有结构初装偏差、运行条件、燃气旋转、噪声都对排温分布有影响,造成排温分布正常模式的类内距过大。给出解决高温部件故障早期预警的技术路径是消除上述干扰对排温分布的影响,通过压缩类内距离来提高故障早期预警的检测性能。其次,建立了具有多火焰筒/多喷嘴结构的燃气轮机模型,并考虑了燃气轮机高温燃气在通道内的掺混及旋转效应。该模型能够反映典型高温部件故障对排温分布的影响,同时能够反映高温部件固有的初装结构偏差、运行条件、燃气旋转、噪声等对排温分布的影响,满足高温部件故障早期预警研究的需求。为后续燃气轮机高温部件故障早期预警研究奠定了基础。再次,定义了不随工况及环境变化,反映燃气轮机高温部件固有结构特性的相对排温偏离指数。提出了基于相对排温偏离指数的高温部件故障早期预警方法,该方法考虑了高温部件固有结构初装偏差,消除了工况及环境变化对排温分布的影响,并利用仿真数据和实际数据验证了方法的有效性。分析了噪声对高温部件故障早期预警的影响,研究了高温部件故障早期预警去噪方法。然后,提出了两种消除燃气旋转对高温部件故障早期预警检测影响的方法。基于量子粒子群的检测方法通过引入燃机轮机先验知识,估计了透平出口周向方向上连续的相对排温偏离指数,根据燃气旋转角度对排温进行修正。基于卷积神经网络的检测方法从原理上分析了卷积神经网络解决高温部件故障早期预警中燃气旋转问题的优势,并对检测结果进行了可视化分析。最后,给出完整的燃气轮机高温部件故障早期预警方法。并将本文提出的高温部件故障早期预警方法在实际中进行了应用。结果表明,由于有效的消除工况及环境变化、燃气旋转、噪声等干扰因素对排温的影响,本文提出的方法具有很强的灵敏性和鲁棒性,能够实现燃气轮机高温部件故障早期预警。