数字孪生驱动的船用柴油发动机多工况故障诊断研究

来源：计算机测量与控制杂志2025年第12期北京时间：

作者：马杰,刘扬,辛鑫,付雨桐,杨晓祺,靳子儒,黄晓通,赵振

单位：青岛科技大学信息科学技术学院

摘要：基于数字孪生的船用柴油发动机故障诊断技术能够通过虚拟仿真和实时数据融合实现设备状态的精准预测和高效维护；针对物理空间与虚拟空间之间的信息鸿沟以及孪生故障模式有限，导致诊断模型难以直接应用于实际工业环境且难以识别未知故障的问题，提出了一种基于动态三元组对抗增强和自适应选择性的多工况船用柴油发动机故障诊断方法；构建了船用柴油发动机数字孪生模型，获取不同运行状态下的孪生数据；设计了一种基于动态三元组对抗联合损失的数据增强方法，弥补孪生数据与物理空间数据间的分布差异以提高孪生数据的质量；设计了基于自适应权重的选择性域自适应方法，在无先验信息的情况下识别不同工况下已知故障及未知故障模式；建立了船用柴油发动机数字孪生系统，基于实时运行数据实现柴油发动机的精准管控及虚实同步；实验结果表明，所提方法有效提升了故障诊断的准确性和未知故障的识别能力，验证了所提框架的可行性和工程应用价值。

关键词：数字孪生;船用柴油发动机;故障诊断;自适应权重;域自适应;未知故障;

基金资助：国家自然科学基金(62201314)