仪器仪表学报

作者：龙哲诚，张鹏，陈容钦，危卫，范世东

单位：龙哲诚,1.武汉理工大学三亚科教创新园三亚572000； 2.武汉理工大学船海与能源动力工程学院武汉430063,,张鹏,中交广州航道局有限公司广州510220,2105878151@qq.com,陈容钦,中交广州航道局有限公司广州510220,,危卫,武汉理工大学交通与物流工程学院武汉430063,,范世东,武汉理工大学交通与物流工程学院武汉430063,

关键词：泥泵封水系统;物理信息神经网络;压力传感器故障诊断;可靠度计算;健康评估

基金：国家自然科学基金(52071240)项目资助

针对疏浚船舶泥泵封水系统中压力传感器性能衰退和失效的问题，构建了一种融合封水泵水力物理规律与数据驱动的可解释性故障诊断与健康评估框架。首先依据封水泵水力特性构建封水压力物理模型，用以推导泵出口位置的封水压力，并将该理论压力作为独立于传感器健康状态的物理真实参照；考虑到设备在长期运行中存在非线性劣化与参数偏移，进一步引入动态优化的幂指数拟合系数，以提升该物理模型在不同工况下的适应性与精度；构建融合物理信息约束的多尺度卷积-Transformer注意力融合网络，通过分段动态损失权重调度实现物理一致性与数据拟合精度的协同优化，从而显著提升封水压力预测的准确性与复杂工况下的泛化能力。基于理论压力、模型预测压力与传感器实测压力之间的残差变化构建阈值判别机制，实现对瞬时性、间歇性与永久性故障的可解释识别；同时提出多参数融合的可靠度计算方法，用于量化压力传感器从健康、初期异常、加速劣化至功能失效的全寿命退化轨迹，可靠度曲线能够准确呈现“平缓—加速—骤降”的退化演化特征。基于实船运行数据的仿真结果表明，所提方法在预测精度、稳定性及收敛性方面均优于对比模型，R2高达0.9527，并能在健康阶段识别短时异常，实现对压力传感器的高可信度故障诊断与智能运维支撑。

来源：2025年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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