基于ISSA-GRU-KDE的压气机轴承故障预警方法

为了尽早发现燃气轮机压气机轴承在运行期间出现的故障,在传统门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的基础上,采用改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)进行超参数优化,并结合核密度估计(Nuclear Density Estimation,KDE)提出了一种基于ISSA-GRU-KDE的故障预警方法。对压气机相关历史数据进行预处理和特征筛选,得到高质量数据集,以此建立基于ISSA-GRU的压气机正常轴承温度预测模型,利用预测残差作为故障预警阈值的选取标准,采用KDE拟合残差确定预警阈值,并通过滑动窗口分析消除干扰,最终实现了故障预警。结果表明:该方法相比SSA-GRU、GRU和SVR预测算法拥有更高的预测精度和泛化能力,且有效地监测了潜在故障隐患,能够提前数小时对压气机轴承进行故障预警。

燃压机组低压压气机轴承壳体加工研究

介绍了燃压机组低压压气机轴承壳体加工方法。此类产品属于偏心的薄壁件,采取了轴向拉紧装夹、粗加工后回火变形量控制、渗氮前螺纹底孔镀锡保护、设计制造专用刀杆等一系列措施,有效保证了产品加工尺寸精度和型位公差精度。