汽轮发电机组轴系动力学灵敏度分析及响应预测

摘要

针对汽轮机组轴系动态响应特性的快速预测问题，通过有限元建模与混合卷积神经网络(HCNet)相结合的方法，开展了轴系动力学响应的灵敏度分析和预测。首先，基于虚拟材料法建立了考虑联轴器不对中刚度特性的汽轮机组轴系有限元模型；其次，考虑联轴器参数不确定性，针对联轴器转动惯量、质量、平行不对中量与角度不对中量4个参数，采用拉丁超立方采样方法，计算了不同参数组合下的轴系动力学响应并开展了Sobol灵敏度分析；最后，提出了一种新型HCNet模型，实现了轴系频响特性的高效预测。研究结果表明：振动响应峰值对角度不对中更加敏感，其在添加一阶、二阶不平衡量下的一阶灵敏度指数与总灵敏度指数分别为0.50、0.48与0.60、0.65,均显著高于其他参数。新型HCNet模型预测的轴系频响特性，其精度显著优于卷积神经网络、残差神经网络和Transformer这3种经典模型预测的轴系频响特性。该研究可为汽轮发电机组轴系动力学响应的快速预测与故障诊断提供理论支撑和分析方法。

关键词

汽轮发电机组轴系 / 有限元建模 / 灵敏度分析 / 混合卷积神经网络

基金资助

国家自然科学基金资助项目(12372058)