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基于物理信息超图框架的机电系统复合故障不确定性级联诊断
Uncertainty-informed cascaded diagnosis of compound faults in electromechanical systems via a physics-informed hypergraph framework
作者
Jianshe Feng, Fanyu Qi, Fei Zhu, Jianyu Zhang, Peng Gao, Yizhang Zhu
发表期刊
Reliability Engineering & System Safety
发表年份
2026
研究领域
设备在线故障诊断关键词
物理先验 超图网络 复合故障诊断 不确定性量化
摘要
针对复杂机电系统高阶动态耦合导致特征难解耦、扁平化诊断缺乏机理逻辑、黑盒推断缺乏风险度量三大难题，提出物理拓扑至超图先验的构建协议与物理信息超图多任务网络，并设计不确定性驱动的级联推断策略，在保证诊断精度的同时显著降低推断成本。
研究概述
智能制造对高精度、高可靠性的故障诊断需求迫切。复杂机电系统中多构件之间存在高阶物理耦合，传统扁平化诊断模型难以显式表达机理与级联逻辑，且黑盒推断缺乏不确定性风险度量，制约了诊断结果进入安全关键决策。
研究方法
提出"物理拓扑 → 超图先验"的构建协议，由键合图映射构建高阶物理超图，显式表征多构件耦合关系；在此基础上构建物理信息超图多任务网络，聚合交互特征并引入物理一致性正则化；进一步设计不确定性驱动的级联推断策略，依据样本不确定性动态管控诊断深度。
实验结果
复合故障诊断准确率达 99.55%，级联策略以低于 50% 的路由率实现选择性推断，兼顾精度与效率；潜在特征空间流形与物理状态高度吻合，能够精准隔离决策边界附近的高不确定性样本。
结论
该工作为基于物理先验的复杂系统故障诊断与溯源提供了理论框架与工程可行的推断策略，相关成果已面向工业场景开展应用验证。