Просроченное обслуживание энергоблоков стало тенденцией, но трещины в стали роторов турбин оказывают серьезное влияние на безопасность эксплуатации блоков. Отсутствие данных испытаний распространения усталостных трещин и сложность моделирования случайных моделей ограничивают прогнозирование остаточного срока службы (RUL) усталостных трещин. На основе анализа данных испытаний распространения трещин и существующих случайных моделей был предложен метод создания виртуальных образцов на основе технологии всенаправленного распространения (MTD) с использованием информационного распространения степени принадлежности Гаусса (GMIE), и использования регрессии ожидаемых квантилей (ER) в сочетании с моделью нейронной сети для экстремумов обучения (ELM) для прогнозирования остаточного срока службы (RUL) усталостных трещин. Прогнозирование остаточного срока службы усталостных трещин на определенных циклических периодах сравнивается с плотностью вероятности функции (PDF) для остаточного срока службы существующих числовых аналитических методов и кривых распространения усталостных трещин, и средняя абсолютная процентная ошибка (δ_(MAPE)) составляет 2,78%, что подтверждает эффективность предложенного метода и обеспечивает сильную поддержку безопасной работы системы роторов турбин.

всенаправленное распространение, усталостное распространение, VSG-ELM, прогнозирование остаточного срока службы