El ensamblaje, como parte fundamental de la fabricación de rotores de baja presión, es de gran importancia para garantizar su desbalance. El ensamblaje del rotor de baja tensión es un proceso multiproceso influenciado por la calidad del mecanizado de las piezas, el proceso de ensamblaje y la calidad del ensamblaje, lo que resulta en un desbalance que es difícil de predecir durante el proceso de ensamblaje. La medición del desbalance en el proceso de ensamblaje es importante para la posterior optimización del proceso. Por lo tanto, con el fin de lograr la predicción de la medición del desbalance en el proceso de ensamblaje, este documento propone un método de predicción de medición de desbalance basado en la fusión de mecanismos y datos. En primer lugar, a través de la investigación y el análisis, se determinan los factores que influyen en el desbalance, se establece el modelo del mecanismo de secuenciación de las palas del rotor de baja presión y se realiza la optimización de la secuenciación de las palas utilizando el aprendizaje por refuerzo. Luego, dado que el desbalance se forma después de que se completan todos los procesos y los pasos de trabajo posteriores en el proceso de ensamblaje aún no se han llevado a cabo, no se pueden obtener los parámetros del proceso real, se utiliza el método de simulación semip física para combinar los datos reales de los pasos de trabajo ensamblados con los datos teóricos de los pasos de trabajo no ensamblados para construir un modelo de predicción del desbalance basado en la red BRNN (red neuronal recurrente bidireccional) para lograr la predicción de la medición del desbalance en el proceso de ensamblaje. Finalmente, el modelo fue validado utilizando datos reales del proceso de ensamblaje, lo que demostró la viabilidad y efectividad del método.