考虑不确定性的剩余使用寿命预测以及基于PPO的最优维护调度在工业物联网中的应用

《Reliability Engineering & System Safety》：Uncertainty-aware Remaining Useful Life Prediction and PPO based Optimal Maintenance Scheduling in Industrial IoT

设备剩余使用寿命预测与自适应维护调度优化研究。本文提出基于CNN-GRU的量化回归（QR）方法进行RUL预测，并结合PPO强化学习框架设计维护调度策略。在NASA涡轮发动机数据集上验证，预测准确率提升19.08%，调度时间减少24.18%。主要创新包括：1）CNN-GRU联合模型提取时空特征增强预测；2）QR量化不确定性处理复杂工况；3）PPO算法动态优化维护中心分配。

　　
该研究聚焦于工业物联网（IIoT）与人工智能（AI）融合背景下的设备预测性维护（PdM）优化框架。作者以航空发动机为研究对象，通过整合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和分位数回归（QR）技术，构建了从剩余使用寿命（RUL）预测到自适应维护调度的一体化解决方案，在NASA涡轮风扇发动机数据集上的实验表明，该框架可使RUL预测准确率提升19.08%，同时将维护计划执行时间缩短24.18%。

在工业4.0转型背景下，航空制造业面临设备全生命周期管理的挑战。传统维护策略存在明显缺陷：预防性维护（PvM）成本高昂且难以动态调整，而基于单一RUL阈值（如49天）的触发式维护（Corrective Maintenance）易导致过度维修或维护时机延误。现有研究多集中于数据驱动的RUL点估计，忽视了传感器噪声、工况波动等不确定性因素对维护决策的影响。该工作突破性地将分位数回归引入深度学习框架，通过构建CNN-GRU混合模型实现多维度特征提取，既捕捉传感器信号的时序特征，又挖掘空间分布规律，有效提升了退化模式的表征能力。

在不确定性量化方面，研究团队创新性地采用分位数回归技术。不同于传统点估计方法，QR能够输出完整的预测分布而非单一值，通过量化不同置信区间的RUL值，为维护决策提供多维度的风险评估依据。这种技术突破解决了现有研究中的两大痛点：其一，传统CNN-LSTM模型难以平衡空间特征与时间依赖性的融合效率；其二，维护调度算法缺乏对设备退化不确定性的动态感知能力。

研究提出的双层优化架构具有显著创新性。首先，在预测层，通过1D-CNN提取传感器信号的时频特征，随后利用GRU捕捉设备退化过程的动态时序关系。这种混合架构既保留了CNN的空间感知优势，又增强了GRU对长期退化趋势建模的能力。其次，在调度层，基于强化学习的Proximal Policy Optimization（PPO）算法构建了自适应维护决策机制。通过定义多维奖励函数，该框架能够同时优化三个关键目标：避免维护时机过早导致资源浪费、防止设备超期运行引发安全隐患、以及降低跨区域维护中心的协调成本。

实验验证部分采用NASA标准数据集，其包含多工况、多退化阶段的涡轮发动机运行数据。对比实验显示，在相同硬件配置下，所提QR-CNN-GRU模型较传统LSTM-RUL预测模型在平均绝对误差（MAE）指标上降低37.2%，特别是在退化加速阶段，预测稳定性提升显著。维护调度模块的仿真表明，基于PPO的动态调度策略相比静态阈值方案，在航空发动机维护场景中可实现年均维护成本降低18.7%，同时将非计划停机时间减少42.3%。

研究还建立了完整的框架验证体系：数据采集层通过边缘计算节点实时获取多源传感器数据，预处理模块采用标准化和异常值检测确保输入质量；预测层通过特征金字塔结构实现多尺度退化特征融合；调度层引入时间窗约束和区域负载均衡机制，确保维护计划的可行性与经济性。这种端到端的系统设计有效解决了数据孤岛问题，使预测模型与维护决策形成闭环优化。

该工作的重要启示在于：在工业物联网设备中，退化过程具有显著的随机性和多模态特征。单纯依赖点估计的预测模型难以满足复杂工况下的维护需求，必须结合不确定性量化技术构建动态决策系统。研究团队提出的解决方案为智能维护提供了新的方法论框架，其核心价值在于建立了预测模型与维护决策的协同优化机制。

未来研究可拓展至以下方向：在预测层，探索图神经网络（GNN）处理多传感器协同退化问题；在调度层，引入联邦学习技术实现跨工厂的维护策略共享；在不确定性量化方面，开发基于贝叶斯神经网络的动态置信区间调整算法。这些改进将进一步提升框架在复杂工业场景中的泛化能力和鲁棒性。

通过将深度学习与运筹学方法有机融合，该研究不仅推动了PHM领域的技术进步，更为工业设备智能化管理提供了可复用的技术范式。其实践价值体现在两个方面：其一，通过预测分布的量化分析，企业可制定差异化的维护优先级策略；其二，基于实时RUL数据的动态调度，能够有效平衡预防性维护与经济性之间的矛盾，实现全生命周期成本最优。