一种基于物理原理的进化式数字孪生模型，用于T0中子斩波器中的渐进式故障诊断

《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》：A physics-guided evolutionary digital twin for progressive fault diagnosis in T0 neutron choppers

　　

Jiapeng Wu|Shixi Cai|Yunwei Huang|Weiliang Cai|Fernando Sancho|Chuan Li|Jianyu Long

摘要

对T0中子斩波器进行可靠的故障诊断对于大型中子散射设施的运行安全至关重要，然而实际应用面临两个复合挑战：标记故障样本的极度稀缺以及数据可用性的逐步增加，这打破了传统诊断框架的静态假设。本文提出了一种基于物理原理的进化数字孪生（PG-EDT）框架，通过三个紧密耦合的组件来解决这两个挑战。在获得任何实际故障数据之前，一个集总参数模型生成高保真的物理先验，这些先验能够编码斩波器轴承系统的故障鉴别动态。随后，一个残差对抗校准模块在保持物理意义故障特征的同时，弥合了仿真与现实之间的差距。进化诊断策略逐步将系统从仅使用正常数据的第1天零样本异常监测过渡到随着实际故障观测数据的积累而进行的细粒度少样本故障分类。在真实的T0中子斩波器数据集上的实验验证表明，PG-EDT仅需每个故障类别一个标记样本即可实现近乎完美的诊断准确性，在早期阶段始终优于五种最先进的生成式仿真到现实适应方法，并且能够在第1天完全区分健康状态和未见过的故障分布，而无需任何故障特征的输入。