权利要求
1.一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于：包括依次连接的数据采集同步模块、物理预处理模块、特征提取模块、物理建模模块、不确定性量化模块、智能预警模块、人机协同模块和在线优化模块;其中：
数据采集同步模块从振动、温度、应变、声发射
传感器获取运行数据并实施时间戳对齐处理;
物理预处理模块基于设备物理约束边界检测异常值，利用仿真生成虚拟故障样本并重构内部物理场分布;
特征提取模块采用多分支卷积神经网络提取不同时间尺度特征，构建图神经网络推断部件关联状态;
物理建模模块设计物理约束层将守恒定律和本构关系编码为可微分网络层，采用双路径结构融合解析模型与神经网络;
不确定性量化模块通过变分推断评估认知不确定性，建立分布外检测器和多层传播机制;
智能预警模块综合计算风险指数并建立四级预警机制，通过数字孪生界面可视化呈现设备状态;
人机协同模块提供知识输入接口和可解释推理路径，建立对话式问询机制;
在线优化模块实时监测性能指标，采用增量学习更新模型并整合跨设备故障案例实现知识复用。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述数据采集同步模块包括多源数据采集单元和时序同步处理单元;
所述多源数据采集单元从设备的振动传感器、温度传感器、应变传感器、声发射传感器和油液分析传感器采集运行数据，从控制系统获取负载值、转速值和压力值，针对不同采样频率实施多速率采集并添加时间戳，通过信号幅值检查、采样率分析和连续性判断检测传感器漂移、故障或缺失，生成质量标记和告警信息;
所述时序同步处理单元接收带时间戳的多源数据流和质量标记信息，建立统一时间基准，对高频数据降采样或对低频数据插值，将测量值映射到统一时间节点，对异常数据标识隔离，生成时序同步的多源融合数据集并输出至所述物理预处理模块。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述物理预处理模块包括约束检测单元和仿真增强单元;
所述约束检测单元接收所述数据采集同步模块输出的多源融合数据集，基于温度变化率阈值、振动幅值极限值、应力应变关系范围和材料性能参数边界检测异常值，区分真实极端工况与传感器错误并标记，基于稀疏测点数据、几何结构模型和材料属性参数，求解热传导方程和弹性力学方程反演内部温度场和应力场分布，输出检测后的实测数据和重构物理场数据;
所述仿真增强单元接收所述实测数据和物理场数据，调用有限元模型和多体动力学模型，改变载荷谱、边界条件、材料性能和环境条件参数生成虚拟传感器响应数据，针对稀缺故障样本模拟故障发生和演化过程生成虚拟故障数据，混合形成增强数据集，按物理量纲和耦合关系考虑因果关系和耦合强度权重进行归一化处理，输出至所述特征提取模块。
4.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述特征提取模块包括多尺度提取单元和图推理单元;
所述多尺度提取单元接收所述物理预处理模块输出的归一化增强数据集，采用多分支卷积神经网络并行处理时间序列数据，短时分支、中时分支和长时分支分别采用递增尺寸的卷积核提取瞬态冲击特征、周期性温度变化特征和长期疲劳累积特征，各分支独立完成卷积运算和池化操作后输出对应特征向量，将三类特征向量在特征维度拼接形成多尺度融合特征向量;
所述图推理单元接收所述多尺度融合特征向量，构建图神经网络模型表征设备拓扑结构，节点对应部件，边表示物理连接和能量传递路径，将所述融合特征向量作为节点初始特征输入，通过图卷积操作传播特征信息推断相邻部件健康状态，输出图特征表示，引入自适应注意力机制根据退化阶段参数计算权重系数，对不同尺度特征加权并与所述图特征融合，输出至所述物理建模模块。
5.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述物理建模模块包括物理编码单元和残差监督单元;
所述物理编码单元接收所述特征提取模块输出的最终特征表示，设计物理约束层将能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律编码为可微分网络层，构建双路径并行结构，物理计算路径运行简化解析模型计算设备状态演化，神经网络计算路径采用多层感知器学习复杂非线性关系，引入门控融合机制根据输入特征分布特性计算融合权重系数，将两路径输出加权求和形成融合状态表示;
所述残差监督单元接收所述融合状态表示，在神经网络各隐藏层引入物理残差连接，计算当前层输出与物理约束层预测之间的偏差作为残差项叠加到损失函数中，采用课程学习策略，训练初期设置较低权重系数拟合数据，中期逐步提高权重系数引导物理一致性收敛，后期固定较高权重系数，输出训练完成的物理嵌入式预测模型至所述不确定性量化模块。
6.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述不确定性量化模块包括不确定性评估单元和置信度管理单元;
所述不确定性评估单元接收所述物理建模模块输出的物理嵌入式预测模型，采用变分推断将网络权重参数转换为概率分布，通过蒙特卡洛采样进行多次前向传播计算预测结果统计分散程度评估认知不确定性，对输入数据添加随机扰动进行测试时数据增强评估输出变化幅度作为随机不确定性，构建分布外检测器计算当前输入与训练流形的马氏距离值，超过预设阈值时标记为分布外样本并提升不确定性评估值，输出不确定性评估结果;
所述置信度管理单元，接收所述不确定性评估结果和多级输出数据，建立多层不确定性传播机制，在特征提取层、状态评估层和寿命预测层计算局部不确定性值，通过误差传播公式追踪各层累积效应和放大效应生成完整概率分布，针对轴承故障、齿轮故障、结构疲劳故障和润滑失效故障根据历史数据和后果严重程度设定动态置信度阈值，比对生成高中低三级置信水平预测区间，输出量化预测结果至所述智能预警模块。
7.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述智能预警模块包括风险评估单元和可视化单元;
所述风险评估单元接收所述不确定性量化模块输出的量化预测结果，提取故障概率数据和剩余使用时间数据，结合故障后果严重度数据库和维护资源可用性数据，通过加权求和方法整合故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束权重系数计算综合风险指数，根据风险指数数值范围划分蓝色监测级、黄色关注级、橙色预警级和红色告警级，调用成本-收益优化模型求解最优维护时间窗口和维护策略方案，输出决策信息;
所述可视化单元接收所述决策信息和量化预测结果，构建数字孪生三维模型，将健康状态数据映射至对应部件并通过颜色编码标识等级，高亮显示退化部位并标注类型，以伪彩色云图叠加温度场和应力场分布，生成时间序列曲线图展示历史和预测趋势并附加置信区间误差带，以图标文字显示预警等级，以仪表盘显示风险指数，在时间轴标注维护时刻，展示维护方案成本和收益，输出至终端设备并同步至所述人机协同模块。
8.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述人机协同模块包括知识交互单元和可解释决策单元;
所述知识交互单元提供知识输入接口接收工程师输入的领域知识，包括故障模式描述、物理规律表达式、材料性能参数和运维经验规则，采用自然语言处理技术进行语义解析和实体识别，提取关键物理参数、约束条件和因果关系，转化为物理约束表达式更新至所述物理建模模块或转化为数据标注信息标记至训练数据集，建立对话式问询机制接收工程师质疑信息，检索推理过程记录和历史案例数据生成回应信息，输出知识更新结果和对话记录;
所述可解释决策单元接收来自所述智能预警模块的决策信息和模型推理过程数据，生成可解释推理路径，包括输入特征重要性排序、中间层特征激活模式和输出结果贡献度分解，提取关键物理量时间序列数据展示演化过程并标注突变时刻点，识别疲劳裂纹扩展、磨损累积、热应力损伤和腐蚀劣化主导退化机制，从历史故障案例数据库检索相似案例并计算相似度值排序展示，针对高风险高不确定性场景生成多个维护策略备选方案，输出决策支持信息至所述可视化单元。
9.如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，其特征在于，所述在线优化模块包括性能监测单元和审计迁移单元;
所述性能监测单元实时追踪预测准确率、误报率和漏报率指标，将实际故障情况与预测结果对比计算性能指标数值，采用统计过程控制方法建立控制图并设置上下控制限值，当性能指标超出控制限值时判定为性能退化并触发模型更新，采用弹性权重巩固技术或记忆回放技术在线更新模型参数，实施主动学习策略识别高价值样本优先标注并增量训练，建立模型版本管理机制记录更新信息，实施A/B测试机制比较新旧版本性能后替换模型，输出更新后的模型参数和性能监测报告;
所述审计迁移单元定期审计物理约束层满足情况，提取物理量预测值验证能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律符合程度，计算物理残差偏差值超过预设阈值时触发校准流程，定期审计不确定性量化模块校准准确性，收集预测概率分布和实际故障频率数据计算校准曲线偏离程度值并调整参数，整合跨设备和跨矿山故障案例数据构建跨域数据库，采用迁移学习技术在源域预训练后在目标域微调参数，通过领域自适应方法对齐特征分布实现知识复用，输出审计报告和迁移学习模型参数至所述性能监测单元。
10.一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护方法，其特征在于，该方法基于如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，包括以下步骤：
S1、由所述数据采集同步模块从振动传感器、温度传感器、应变传感器和声发射传感器获取设备运行数据，对不同采样率的数据进行时间戳对齐处理形成多源融合数据集;由所述物理预处理模块基于物理约束边界检测异常值并反演内部物理场分布，调用仿真模型生成虚拟故障样本与实测数据混合并归一化处理形成增强数据集;
S2、由所述特征提取模块采用多分支卷积神经网络提取不同时间尺度特征，构建图神经网络模型推断部件关联状态，通过自适应注意力机制融合多尺度特征和图特征;
S3、由所述物理建模模块设计物理约束层将物理规律编码为可微分网络层，构建物理计算路径与神经网络路径的双路径结构并通过门控机制融合，在各隐藏层引入物理残差连接并采用课程学习策略训练;
S4、由所述不确定性量化模块采用变分推断评估认知不确定性，通过分布外检测器识别异常工况，建立多层不确定性传播机制生成多级置信度预测区间;
S5、由所述智能预警模块整合故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束计算综合风险指数，划分预警等级并求解最优维护策略，通过数字孪生模型可视化呈现设备状态和维护建议;由所述人机协同模块提供知识输入接口和对话式问询机制实现人机协同;
S6、由所述在线优化模块实时监测模型性能指标并在性能退化时触发在线更新，定期审计物理一致性和不确定性校准准确性，通过迁移学习技术实现跨设备知识复用。
说明书
技术领域
[0001]本发明涉及工业维护技术领域，具体为一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统及方法。
背景技术
[0002]在工业智能化进程中，预测性维护已成为保障关键设备安全稳定运行的重要手段，尤其在高危行业中其价值更为凸显。矿山行业装备种类繁多且工作环境恶劣，采掘机、
破碎机、提升系统等大型设备长期承受高强度载荷，设备故障不仅造成巨大经济损失，更可能威胁人员安全。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于数据驱动的智能预测性维护系统逐渐得到应用。这类系统通常通过在设备上部署振动、温度、压力等传感器采集运行数据，并利用神经网络模型对设备健康状态进行分析，进而预测故障发生的时间点，为维护计划的制定提供依据。
[0003]目前，这类基于深度学习的预测性维护系统在实际工程应用中，暴露出一个根本性局限：物理机理与数据驱动模型的结合往往流于表面。多数系统采用端到端的纯数据驱动方式，依赖神经网络直接从传感器数据中学习故障模式。即使部分研究尝试引入物理知识作为约束，也通常仅在模型训练阶段添加与物理规律相关的惩罚项，而未能将描述设备失效内在过程的物理机理深度嵌入模型的结构设计之中。矿山大型设备的失效机制本质上是多物理场耦合的动态过程，例如轴承的退化涉及摩擦生热、温升导致材料性能演变、热应力诱发变形、变形又进一步加剧磨损的循环反馈。然而，现有模型出于降低计算复杂度的考虑，普遍将此类复杂的相互作用进行过度简化，或将其视为彼此独立，或建模为简单的单向因果关系。这种简化的直接后果是丢失了物理演化过程中的关键非线性反馈效应与状态突变特征，从而导致模型在设备进入快速劣化阶段时，其预测性能容易出现显著偏差，可靠性下降。
发明内容
[0004]本发明提出了一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统及方法，其目的是：1、实现物理机理与数据驱动模型的深度融合，将描述设备失效内在动态过程的物理规律深度嵌入模型的结构设计中，而非仅作为训练阶段的浅层约束。2、准确捕捉并建模矿山设备失效过程中涉及的多物理场耦合、非线性反馈效应及状态突变特征，从而提升模型在设备快速劣化等关键阶段的预测可靠性与精度。
[0005]本发明技术方案如下：
[0006]一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，包括依次连接的数据采集同步模块、物理预处理模块、特征提取模块、物理建模模块、不确定性量化模块、智能预警模块、人机协同模块和在线优化模块;其中：
[0007]数据采集同步模块从振动、温度、应变、声发射传感器获取运行数据并实施时间戳对齐处理;
[0008]物理预处理模块基于设备物理约束边界检测异常值，利用仿真生成虚拟故障样本并重构内部物理场分布;
[0009]特征提取模块采用多分支卷积神经网络提取不同时间尺度特征，构建图神经网络推断部件关联状态;
[0010]物理建模模块设计物理约束层将守恒定律和本构关系编码为可微分网络层，采用双路径结构融合解析模型与神经网络;
[0011]不确定性量化模块通过变分推断评估认知不确定性，建立分布外检测器和多层传播机制;
[0012]智能预警模块综合计算风险指数并建立四级预警机制，通过数字孪生界面可视化呈现设备状态;
[0013]人机协同模块提供知识输入接口和可解释推理路径，建立对话式问询机制;
[0014]在线优化模块实时监测性能指标，采用增量学习更新模型并整合跨设备故障案例实现知识复用。
[0015]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述数据采集同步模块包括多源数据采集单元和时序同步处理单元;
[0016]所述多源数据采集单元从设备的振动传感器、温度传感器、应变传感器、声发射传感器和油液分析传感器采集运行数据，从控制系统获取负载值、转速值和压力值，针对不同采样频率实施多速率采集并添加时间戳，通过信号幅值检查、采样率分析和连续性判断检测传感器漂移、故障或缺失，生成质量标记和告警信息;
[0017]所述时序同步处理单元接收带时间戳的多源数据流和质量标记信息，建立统一时间基准，对高频数据降采样或对低频数据插值，将测量值映射到统一时间节点，对异常数据标识隔离，生成时序同步的多源融合数据集并输出至所述物理预处理模块。
[0018]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述物理预处理模块包括约束检测单元和仿真增强单元;
[0019]所述约束检测单元接收所述数据采集同步模块输出的多源融合数据集，基于温度变化率阈值、振动幅值极限值、应力应变关系范围和材料性能参数边界检测异常值，区分真实极端工况与传感器错误并标记，基于稀疏测点数据、几何结构模型和材料属性参数，求解热传导方程和弹性力学方程反演内部温度场和应力场分布，输出检测后的实测数据和重构物理场数据;
[0020]所述仿真增强单元接收所述实测数据和物理场数据，调用有限元模型和多体动力学模型，改变载荷谱、边界条件、材料性能和环境条件参数生成虚拟传感器响应数据，针对稀缺故障样本模拟故障发生和演化过程生成虚拟故障数据，混合形成增强数据集，按物理量纲和耦合关系考虑因果关系和耦合强度权重进行归一化处理，输出至所述特征提取模块。
[0021]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述特征提取模块包括多尺度提取单元和图推理单元;
[0022]所述多尺度提取单元接收所述物理预处理模块输出的归一化增强数据集，采用多分支卷积神经网络并行处理时间序列数据，短时分支、中时分支和长时分支分别采用递增尺寸的卷积核提取瞬态冲击特征、周期性温度变化特征和长期疲劳累积特征，各分支独立完成卷积运算和池化操作后输出对应特征向量，将三类特征向量在特征维度拼接形成多尺度融合特征向量;
[0023]所述图推理单元接收所述多尺度融合特征向量，构建图神经网络模型表征设备拓扑结构，节点对应部件，边表示物理连接和能量传递路径，将所述融合特征向量作为节点初始特征输入，通过图卷积操作传播特征信息推断相邻部件健康状态，输出图特征表示，引入自适应注意力机制根据退化阶段参数计算权重系数，对不同尺度特征加权并与所述图特征融合，输出至所述物理建模模块。
[0024]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述物理建模模块包括物理编码单元和残差监督单元;
[0025]所述物理编码单元接收所述特征提取模块输出的最终特征表示，设计物理约束层将能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律编码为可微分网络层，构建双路径并行结构，物理计算路径运行简化解析模型计算设备状态演化，神经网络计算路径采用多层感知器学习复杂非线性关系，引入门控融合机制根据输入特征分布特性计算融合权重系数，将两路径输出加权求和形成融合状态表示;
[0026]所述残差监督单元接收所述融合状态表示，在神经网络各隐藏层引入物理残差连接，计算当前层输出与物理约束层预测之间的偏差作为残差项叠加到损失函数中，采用课程学习策略，训练初期设置较低权重系数拟合数据，中期逐步提高权重系数引导物理一致性收敛，后期固定较高权重系数，输出训练完成的物理嵌入式预测模型至所述不确定性量化模块。
[0027]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述不确定性量化模块包括不确定性评估单元和置信度管理单元;
[0028]所述不确定性评估单元接收所述物理建模模块输出的物理嵌入式预测模型，采用变分推断将网络权重参数转换为概率分布，通过蒙特卡洛采样进行多次前向传播计算预测结果统计分散程度评估认知不确定性，对输入数据添加随机扰动进行测试时数据增强评估输出变化幅度作为随机不确定性，构建分布外检测器计算当前输入与训练流形的马氏距离值，超过预设阈值时标记为分布外样本并提升不确定性评估值，输出不确定性评估结果;
[0029]所述置信度管理单元，接收所述不确定性评估结果和多级输出数据，建立多层不确定性传播机制，在特征提取层、状态评估层和寿命预测层计算局部不确定性值，通过误差传播公式追踪各层累积效应和放大效应生成完整概率分布，针对轴承故障、齿轮故障、结构疲劳故障和润滑失效故障根据历史数据和后果严重程度设定动态置信度阈值，比对生成高中低三级置信水平预测区间，输出量化预测结果至所述智能预警模块。
[0030]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述智能预警模块包括风险评估单元和可视化单元;
[0031]所述风险评估单元接收所述不确定性量化模块输出的量化预测结果，提取故障概率数据和剩余使用时间数据，结合故障后果严重度数据库和维护资源可用性数据，通过加权求和方法整合故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束权重系数计算综合风险指数，根据风险指数数值范围划分蓝色监测级、黄色关注级、橙色预警级和红色告警级，调用成本-收益优化模型求解最优维护时间窗口和维护策略方案，输出决策信息;
[0032]所述可视化单元接收所述决策信息和量化预测结果，构建数字孪生三维模型，将健康状态数据映射至对应部件并通过颜色编码标识等级，高亮显示退化部位并标注类型，以伪彩色云图叠加温度场和应力场分布，生成时间序列曲线图展示历史和预测趋势并附加置信区间误差带，以图标文字显示预警等级，以仪表盘显示风险指数，在时间轴标注维护时刻，展示维护方案成本和收益，输出至终端设备并同步至所述人机协同模块。
[0033]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述人机协同模块包括知识交互单元和可解释决策单元;
[0034]所述知识交互单元提供知识输入接口接收工程师输入的领域知识，包括故障模式描述、物理规律表达式、材料性能参数和运维经验规则，采用自然语言处理技术进行语义解析和实体识别，提取关键物理参数、约束条件和因果关系，转化为物理约束表达式更新至所述物理建模模块或转化为数据标注信息标记至训练数据集，建立对话式问询机制接收工程师质疑信息，检索推理过程记录和历史案例数据生成回应信息，输出知识更新结果和对话记录;
[0035]所述可解释决策单元接收来自所述智能预警模块的决策信息和模型推理过程数据，生成可解释推理路径，包括输入特征重要性排序、中间层特征激活模式和输出结果贡献度分解，提取关键物理量时间序列数据展示演化过程并标注突变时刻点，识别疲劳裂纹扩展、磨损累积、热应力损伤和腐蚀劣化主导退化机制，从历史故障案例数据库检索相似案例并计算相似度值排序展示，针对高风险高不确定性场景生成多个维护策略备选方案，输出决策支持信息至所述可视化单元。
[0036]作为所述基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的进一步改进，所述在线优化模块包括性能监测单元和审计迁移单元;
[0037]所述性能监测单元实时追踪预测准确率、误报率和漏报率指标，将实际故障情况与预测结果对比计算性能指标数值，采用统计过程控制方法建立控制图并设置上下控制限值，当性能指标超出控制限值时判定为性能退化并触发模型更新，采用弹性权重巩固技术或记忆回放技术在线更新模型参数，实施主动学习策略识别高价值样本优先标注并增量训练，建立模型版本管理机制记录更新信息，实施A/B测试机制比较新旧版本性能后替换模型，输出更新后的模型参数和性能监测报告;
[0038]所述审计迁移单元定期审计物理约束层满足情况，提取物理量预测值验证能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律符合程度，计算物理残差偏差值超过预设阈值时触发校准流程，定期审计不确定性量化模块校准准确性，收集预测概率分布和实际故障频率数据计算校准曲线偏离程度值并调整参数，整合跨设备和跨矿山故障案例数据构建跨域数据库，采用迁移学习技术在源域预训练后在目标域微调参数，通过领域自适应方法对齐特征分布实现知识复用，输出审计报告和迁移学习模型参数至所述性能监测单元。
[0039]本发明还提供了一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护方法，其特征在于，该方法基于如权利要求1所述的基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，包括以下步骤：
[0040]S1、由所述数据采集同步模块从振动传感器、温度传感器、应变传感器和声发射传感器获取设备运行数据，对不同采样率的数据进行时间戳对齐处理形成多源融合数据集;由所述物理预处理模块基于物理约束边界检测异常值并反演内部物理场分布，调用仿真模型生成虚拟故障样本与实测数据混合并归一化处理形成增强数据集;
[0041]S2、由所述特征提取模块采用多分支卷积神经网络提取不同时间尺度特征，构建图神经网络模型推断部件关联状态，通过自适应注意力机制融合多尺度特征和图特征;
[0042]S3、由所述物理建模模块设计物理约束层将物理规律编码为可微分网络层，构建物理计算路径与神经网络路径的双路径结构并通过门控机制融合，在各隐藏层引入物理残差连接并采用课程学习策略训练;
[0043]S4、由所述不确定性量化模块采用变分推断评估认知不确定性，通过分布外检测器识别异常工况，建立多层不确定性传播机制生成多级置信度预测区间;
[0044]S5、由所述智能预警模块整合故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束计算综合风险指数，划分预警等级并求解最优维护策略，通过数字孪生模型可视化呈现设备状态和维护建议;由所述人机协同模块提供知识输入接口和对话式问询机制实现人机协同;
[0045]S6、由所述在线优化模块实时监测模型性能指标并在性能退化时触发在线更新，定期审计物理一致性和不确定性校准准确性，通过迁移学习技术实现跨设备知识复用。
[0046]相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
[0047]1.本发明通过将物理机理深度嵌入模型结构设计，从根本上改善了现有预测性维护系统在物理与数据融合方面的浅表性问题。具体而言，物理建模模块设计了可微分的物理约束层，将能量守恒、材料本构及裂纹扩展等关键规律编码为网络层，并与神经网络路径通过门控机制进行自适应融合;同时，在训练过程中引入物理残差连接和课程学习策略，确保了从特征层到输出层的中间状态均受到物理规律的一致性约束。这种深度嵌入式建模方式使得系统能够准确捕捉矿山设备失效过程中多物理场耦合、非线性反馈及状态突变等复杂动态特性，从而在设备进入快速劣化等关键阶段时，显著提升了预测的可靠性与精度，有效克服了传统数据驱动模型在外推工况下因丢失物理机理而导致的预测偏差。
[0048]2.本发明提出的系统通过多模块协同，构建了从数据源头到维护决策的完整技术链条。数据采集同步模块不仅完成了多源异构数据的精确时间对齐，还通过传感器健康监测机制有效区分了真实极端工况与传感器异常，从源头上保障了数据质量。物理预处理模块基于物理约束识别异常值，并利用仿真技术生成虚拟故障样本，在扩充稀缺样本的同时保持了数据的物理合理性。特征提取模块采用多分支卷积神经网络与图神经网络相结合的方式，实现了多时间尺度特征的并行提取与设备部件间拓扑关联的推理。这些措施共同为后续的深度建模提供了高质量、高信息量的输入基础，解决了矿山场景下数据不一致、样本稀少、部件关联复杂等工程难题。
[0049]3.本发明进一步通过不确定性量化模块，为预测结果提供了可靠的置信度评估。该模块不仅分离量化了模型认知不确定性与数据随机不确定性，还建立了分布外检测机制与多层不确定性传播机制，能够识别异常工况并追踪不确定性在模型内部的累积效应。结合智能预警模块综合计算的风险指数与优化维护策略，系统输出的不再是单一确定值，而是附带置信区间的概率化预测与分级预警建议。本方案使得维护决策能够从经验判断转向基于风险量化的科学规划，在确保安全的前提下，更合理地平衡维护成本与设备可用性，减少不必要的预防性停机。
[0050]4.本发明的人机协同模块将专家经验与模型推理过程深度融合，提升了系统的可解释性与实用性。通过自然语言处理接口，工程师输入的领域知识可转化为模型可用的物理约束或数据标注，实现了专家经验的持续注入。同时，系统能够生成可解释的推理路径，展示关键特征贡献、退化机制及相似历史案例，并以对话形式响应质疑。这不仅增强了维护人员对预测结果的理解与信任，也使得系统能够适应特定现场的设备特性与运维习惯，成为一个可交互、可进化的辅助决策平台。
[0051]5.本发明的在线优化模块确保了系统性能的长期稳定与知识的高效复用。通过实时监测性能指标并采用防灾难性遗忘的增量学习技术，模型能够自适应工况变化与新故障模式，避免性能随时间退化。定期审计机制则维护了模型物理一致性与不确定性校准的准确性。通过迁移学习与领域自适应技术，系统能够整合跨设备、跨场景的故障案例，实现知识的快速迁移与复用，显著缩短了新设备的部署调试周期，提升了整体解决方案的工程推广效率。
附图说明
[0052]图1为基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统的架构图。
[0053]图2为基于深度学习的矿山设备智能预测性维护方法的流程图。
具体实施方式
[0054]下面结合附图详细说明本发明的技术方案。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0055]如图1，一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统，包括依次连接的数据采集同步模块、物理预处理模块、特征提取模块、物理建模模块、不确定性量化模块、智能预警模块、人机协同模块和在线优化模块。
[0056]数据采集同步模块从振动、温度、应变、声发射传感器获取运行数据并实施时间戳对齐处理。
[0057]物理预处理模块基于设备物理约束边界检测异常值，利用仿真生成虚拟故障样本并重构内部物理场分布。
[0058]特征提取模块采用多分支卷积神经网络提取不同时间尺度特征，构建图神经网络推断部件关联状态。
[0059]物理建模模块设计物理约束层将守恒定律和本构关系编码为可微分网络层，采用双路径结构融合解析模型与神经网络。
[0060]不确定性量化模块通过变分推断评估认知不确定性，建立分布外检测器和多层传播机制。
[0061]智能预警模块综合计算风险指数并建立四级预警机制，通过数字孪生界面可视化呈现设备状态。
[0062]人机协同模块提供知识输入接口和可解释推理路径，建立对话式问询机制。
[0063]在线优化模块实时监测性能指标，采用增量学习更新模型并整合跨设备故障案例实现知识复用。
[0064]在本实施例中，数据采集同步模块从振动传感器、温度传感器、应变传感器、声发射传感器和油液分析传感器获取运行数据，对不同采样频率的数据实施时间戳对齐处理，解决了多源异构数据在时间维度上难以精确对应的问题。传统数据采集系统往往忽略传感器自身健康状态，导致异常数据混入分析流程，本模块建立的传感器健康监测机制能够检测传感器漂移、故障或数据缺失并生成质量标记，避免了因传感器异常导致的后续分析误判。该模块输出的时间对齐且带有质量标识的多源数据集，为后续物理场重构和多变量耦合分析奠定了数据基础，提高了整体系统的数据可靠性。
[0065]物理预处理模块基于设备的物理约束边界进行异常值检测，能够区分设备在极端工况下的正常响应与传感器故障产生的异常数据，避免了将真实极端工况误判为噪声剔除。矿山设备在实际运行中故障样本获取困难且成本高昂，本模块利用有限元模型和多体动力学仿真生成虚拟故障样本，有效扩充了训练数据集中稀缺故障类型的样本数量。通过物理场重构技术，本模块从有限的测点数据反演设备内部完整的温度场和应力场分布，将局部信息扩展为全域状态。对不同物理量按其量纲和耦合关系进行归一化处理后，本模块输出的增强数据集既符合物理规律又具有足够的样本多样性，降低了深度学习模型对大量实际故障数据的依赖。
[0066]特征提取模块采用多分支卷积神经网络，短时分支采用小尺寸卷积核捕获冲击等瞬态特征，中时分支采用中等尺寸卷积核提取温度等周期性变化特征，长时分支采用大尺寸卷积核识别疲劳等长期累积特征，避免了单一时间窗口无法兼顾多尺度特征的局限性。矿山设备各部件之间存在复杂的机械连接和能量传递关系，本模块构建的图神经网络将设备拓扑结构编码为节点和边的关系，通过图卷积操作实现了从局部传感器信号推断相邻部件健康状态的能力，能够提前识别由单点故障引发的连锁失效风险。引入的自适应注意力机制根据设备当前退化阶段动态调整不同时间尺度特征的权重，使模型在退化早期关注瞬态特征，在退化晚期关注长期累积特征，提高了特征表示的针对性。
[0067]物理建模模块设计的物理约束层将能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律表达为可微分的网络层，使物理知识能够参与神经网络的梯度反向传播过程。本模块采用的双路径结构中，物理路径运行基于物理定律的简化解析模型，神经网络路径学习解析模型无法描述的复杂非线性关系，通过门控融合机制根据输入特征的特性动态调整两路径的贡献比例。引入的物理残差连接在网络每一层计算预测特征与物理约束特征之间的偏差，将偏差作为损失项监督训练过程，确保中间层特征表示符合物理演化规律。采用的课程学习策略在训练初期使用较低的物理约束权重使模型快速拟合数据，训练后期逐步提高物理约束权重引导模型向物理一致性方向收敛。该模块提升了模型在训练数据分布之外的外推场景预测能力，降低了纯数据驱动方法对大样本的需求。
[0068]不确定性量化模块采用变分推断将确定性网络权重转换为概率分布，通过蒙特卡洛采样生成多个预测结果并计算其分散程度来评估认知不确定性，该不确定性反映了模型参数的不确定程度。通过对输入数据添加符合噪声统计特性的随机扰动进行测试时数据增强，本模块评估输入扰动导致的输出变化幅度作为随机不确定性，该不确定性反映了数据本身的噪声水平。构建的分布外检测器计算当前输入数据与训练数据流形之间的马氏距离，当距离超过阈值时标识为分布外样本并提升不确定性评估值，避免了模型在陌生工况下给出过于自信的错误预测。建立的多层不确定性传播机制追踪不确定性在特征提取层、状态评估层和寿命预测层之间的累积和放大效应，针对不同故障类型根据历史数据和后果严重程度设定动态置信度阈值。该模块输出的完整概率分布为维护决策提供了风险量化信息，使决策者能够根据风险承受能力选择保守或激进的维护方案。
[0069]智能预警模块综合考虑故障概率、后果严重度、剩余使用时间和维护资源可用性计算综合风险指数，实现了从单一技术指标到综合管理决策的转换。本模块建立的四级预警机制根据风险指数将设备状态划分为蓝色监测级、黄色关注级、橙色预警级和红色告警级，不同等级对应不同的检查频率和响应措施，避免了预警信息过载和维护资源的低效配置。引入的成本-收益优化模型以维护成本最小化和设备可用性最大化为目标，以安全风险阈值和资源约束为限制条件，求解最优维护时间窗口和维护策略，在保证安全的前提下减少了不必要的预防性停机。通过数字孪生三维模型可视化呈现设备健康状态、退化部位标识、内部温度场和应力场分布、性能参数变化趋势以及预测结果的置信区间，为维护人员提供直观的状态感知和决策依据，提高了决策效率和准确性。
[0070]人机协同模块提供的知识输入接口允许工程师输入设备故障模式、物理规律、材料参数和运维经验等领域知识，通过自然语言处理技术进行语义解析和实体识别后转化为物理约束或数据标注，实现了专家经验向系统知识库的转化。本模块输出的可解释推理路径包括输入特征重要性排序、关键物理量的时间演化过程、主导退化机制识别以及相似历史案例对比，使深度学习模型的预测过程从黑箱变为可追溯的透明流程，增强了维护人员对系统预测结果的理解和信任。建立的对话式问询机制允许工程师针对预测结果提出质疑，系统检索推理过程记录和历史案例数据生成解释性回应，促进了人机之间的知识交流。对于综合风险指数高且不确定性大的决策场景，本模块生成多个维护策略备选方案并展示各方案的成本估算和风险降低程度，保留了人类在关键决策中的最终判断权。该模块提升了维护团队的整体决策水平，加速了新入职工程师对设备状态评估方法的学习过程。
[0071]在线优化模块实时统计预测准确率、误报率和漏报率，采用统计过程控制方法建立性能指标控制图，当性能指标超出控制限时自动触发模型更新流程，保证了系统性能的长期稳定性。本模块采用的弹性权重巩固技术在损失函数中添加正则化项约束重要参数的变化幅度，或采用记忆回放技术在新数据训练时混合保留的历史关键样本，有效避免了增量学习过程中的灾难性遗忘问题，使模型能够适应新工况而不丢失对已学习故障模式的识别能力。实施的主动学习策略计算未标注样本的信息熵或预测不确定性，识别对模型改进贡献最大的高价值样本优先提交人工标注，提高了标注资源的使用效率。建立的模型版本管理机制记录每次更新的参数配置和性能指标，实施的A/B测试机制通过并行部署新旧版本模型并对比性能，保证了模型更新的安全性和可回溯性。定期审计物理约束层的满足情况和不确定性量化的校准准确性，维护了模型的物理一致性和概率预测可靠性。整合跨设备和跨矿山的故障案例数据，采用迁移学习技术在源域数据上预训练模型后在目标域数据上微调参数，实现了故障诊断知识在不同设备和环境之间的复用，缩短了新设备的调试周期。
[0072]通过数据采集同步模块和物理预处理模块协同工作，完成了多源异构数据的精确时间对齐、传感器健康状态监测、基于物理约束的异常值识别以及虚拟故障样本生成等任务，解决了矿山设备监测数据采样频率不一致、传感器故障混淆判断、实际故障样本稀缺等长期困扰工程应用的问题，为后续分析提供了高质量和大规模的训练数据集。
[0073]通过特征提取模块和物理建模模块协同工作，完成了多时间尺度特征并行提取、设备拓扑关系建模、物理定律网络化编码以及数据驱动与机理驱动的融合建模等任务，解决了传统方法特征表示单一、忽视部件关联以及缺乏物理约束导致外推能力弱问题，使系统在正常工况、边界工况和未知工况下均能保持较高的预测精度，显著降低了误报率和漏报率。
[0074]通过不确定性量化模块和智能预警模块协同工作，完成了多源不确定性量化、分布外样本识别、风险指数综合计算、预警等级动态划分以及维护策略成本效益优化等任务，解决了传统方法仅提供确定性预测值、无法量化预测可信度、难以平衡安全性与经济性等问题，使维护决策从经验判断转变为基于概率分布和风险量化的科学决策，在保证设备安全的前提下减少了不必要的预防性停机，提高了设备综合利用率。
[0075]通过人机协同模块和在线优化模块协同工作，完成了专家知识输入转化、预测过程可解释呈现、模型性能持续监测、增量学习防遗忘更新以及跨域故障知识迁移等任务，解决了传统深度学习方法黑箱特性导致的信任度低、静态模型难以适应工况变化、新设备需要从零训练等问题，使系统从不可解释的预测工具转变为可理解、可交互、可进化的辅助决策平台，缩短了新设备部署周期。
[0076]通过上述八个模块的协同工作，本方案实现了矿山设备维护从故障后被动响应式维修向故障前主动预测式维护的转变，从依赖个体工程师经验判断向基于数据分析和物理模型推理的智能决策转变，从针对单台设备独立制定维护计划向综合考虑多设备资源约束和生产计划的系统优化转变，最大程度上解决了现有技术在物理机理融合深度不足、多物理场耦合关系简化过度以及数据稀缺和工况变化时预测可靠性低的技术问题。
[0077]如图1，数据采集同步模块包括多源数据采集单元和时序同步处理单元。
[0078]多源数据采集单元从设备的振动传感器、温度传感器、应变传感器、声发射传感器和油液分析传感器采集运行数据，从控制系统获取负载值、转速值和压力值，针对不同采样频率实施多速率采集并添加时间戳，通过信号幅值检查、采样率分析和连续性判断检测传感器漂移、故障或缺失，生成质量标记和告警信息。
[0079]时序同步处理单元接收带时间戳的多源数据流和质量标记信息，建立统一时间基准，对高频数据降采样或对低频数据插值，将测量值映射到统一时间节点，对异常数据标识隔离，生成时序同步的多源融合数据集并输出至物理预处理模块。
[0080]在本实施例中，矿山设备中不同传感器的采样频率根据监测对象的物理特性确定，振动和声发射传感器采用较高采样频率捕捉快速变化的动态信号，温度和油液传感器采用较低采样频率跟踪缓慢变化的热状态和化学状态，应变传感器的采样频率根据载荷变化速率选取。
[0081]多源数据采集单元针对上述采样频率差异采用多速率采集方式，各传感器按照预设频率独立工作，采集的每个数据点附加微秒级时间戳。传统采集系统通常认为传感器会持续正常工作，但实际运行中传感器会因安装松动、线缆老化、电路故障等原因出现测量漂移或数据中断，这些异常数据如果直接进入分析流程会干扰后续判断。多源数据采集单元建立了三种检测机制识别传感器异常：通过信号幅值检查判断测量值是否超出物理合理范围，通过采样率分析判断数据到达间隔是否偏离正常周期，通过连续性判断检测数据序列中是否存在缺失片段。当检测到上述异常情况时，多源数据采集单元为相应数据点附加质量标记，并向监控系统发送告警信息提示维护人员检查传感器状态。
[0082]时序同步处理单元接收多源数据采集单元输出的带时间戳数据流和质量标记信息，以设备主控系统时钟为基准建立统一时间坐标。由于各传感器采样频率不同，其数据点在时间轴上的分布密度存在差异，如果直接进行多变量分析会出现时间点无法对应的情况。
[0083]时序同步处理单元对高频数据采用降采样方法，在滑动时间窗口内计算均值、方差等统计量，或采用小波变换提取不同频带的能量特征，将密集的原始数据转换为特征序列。对低频数据采用插值方法，根据物理量的变化规律选择线性插值、样条插值或基于物理模型的预测插值。经过上述处理，时序同步处理单元将各传感器的测量值统一映射到相同间隔的时间节点上，时间间隔根据后续分析的需要设定。
[0084]对于带有质量标记的异常数据，时序同步处理单元根据异常类型分别处理：幅值异常但时序连续的数据保留标记供后续分析时调整权重使用，采样率异常导致的时间戳偏移参考相邻正常数据进行修正，连续性异常造成的数据缺失标记为缺失区间。时序同步处理单元输出的数据集中，同一时间节点上的多个物理量数值对应设备在该时刻的真实运行状态，物理量之间的时序关联关系得到准确保持。
[0085]本系统中数据采集同步模块通过多源数据采集单元和时序同步处理单元的配合，实现了从数据源头到预处理输出的全流程质量管控，多源数据采集单元承担传感器状态监测和异常标识任务，时序同步处理单元承担多速率数据时间对齐和异常分类处理任务。相比现有技术，本系统中数据采集同步模块通过一体化质量控制方式在采集阶段实时监测传感器状态避免了异常数据长期累积，通过基于时间戳的对齐处理替代粗略配对方式使设备工况变化在多个物理量上的响应能够完整体现，通过质量标记机制记录异常来源和类型减少了人工介入。
[0086]如图1，物理预处理模块包括约束检测单元和仿真增强单元。
[0087]约束检测单元接收多源融合数据集，基于温度变化率阈值、振动幅值极限值、应力应变关系范围和材料性能参数边界检测异常值，区分真实极端工况与传感器错误并标记，基于稀疏测点数据、几何结构模型和材料属性参数，求解热传导方程和弹性力学方程反演内部温度场和应力场分布，输出检测后的实测数据和重构物理场数据。
[0088]仿真增强单元接收实测数据和物理场数据，调用有限元模型和多体动力学模型，改变载荷谱、边界条件、材料性能和环境条件等参数生成虚拟传感器响应数据，针对稀缺故障样本模拟故障发生和演化过程生成虚拟故障数据，混合形成增强数据集，按物理量纲和耦合关系考虑因果关系和耦合强度权重进行归一化处理，输出至特征提取模块。
[0089]在本实施例中：约束检测单元接收数据采集同步模块输出的多源融合数据集，基于设备的物理约束边界进行异常值检测和内部物理场反演。根据材料热容和散热条件确定温度变化率上限，根据结构强度和载荷条件确定振动幅值极限，根据材料本构关系确定应力应变范围，通过这些基于物理规律的约束边界进行判断。当测量值超出物理约束边界时标记为传感器错误，位于边界内的数值即使偏离统计均值也保留为真实数据，从而区分了真实的极端工况响应和传感器误差，同时约束检测单元基于表面或可达位置的稀疏测点数据，结合几何结构模型和材料属性参数，求解热传导方程反演内部温度场分布，求解弹性力学方程反演内部应力场分布，将监测信息从局部测点扩展到设备全域，进而为后续分析提供了完整的状态描述。
[0090]仿真增强单元调用预先建立的有限元模型和多体动力学模型，通过改变载荷谱参数、边界条件、材料性能参数、环境条件等输入参数，生成不同工况下的虚拟传感器响应数据。针对轴承点蚀、齿轮裂纹、结构疲劳、润滑失效等稀缺故障类型，在仿真模型中引入相应的故障机理，通过仿真计算生成故障发生和演化过程中的虚拟传感器响应数据，将实测数据与虚拟数据混合形成增强数据集。
[0091]同时，针对数据集中不同物理量的量纲和数值范围存在差异，仿真增强单元按物理量纲和耦合关系进行归一化处理，考虑物理量之间的因果关系和耦合强度权重，例如载荷变化引起振动和应力变化，温度升高影响材料刚度进而影响振动特性，归一化处理保持了这些关联关系的相对强度，从而为深度学习模型训练提供了数量充足、类型丰富且物理一致的样本。
[0092]现有预处理方法基于统计特征进行异常检测，处理极端工况数据时容易误判，依赖实测数据对内部物理量缺乏获取手段，面对故障样本稀缺采用的过采样或数据增强技术本质上是对已有样本的统计变换，缺乏物理多样性。本系统中的物理预处理模块通过约束检测单元和仿真增强单元的配合，将物理约束和仿真技术引入预处理环节。约束检测单元通过物理约束边界判断保留真实极端工况数据，通过物理场反演获取内部物理场信息，仿真增强单元通过改变仿真参数生成物理多样性的虚拟样本，通过故障机理仿真覆盖稀缺故障模式，进而使物理预处理模块输出的数据集在准确性、完整性和多样性三方面优于现有技术，为特征提取模块提供了高质量的训练输入，从数据准备环节强化了模型的物理一致性和泛化能力。
[0093]如图1，特征提取模块包括多尺度提取单元和图推理单元。
[0094]多尺度提取单元接收归一化增强数据集，采用多分支卷积神经网络并行处理时间序列数据，短时分支、中时分支和长时分支分别采用递增尺寸的卷积核提取瞬态冲击特征、周期性温度变化特征和长期疲劳累积特征，各分支独立完成卷积运算和池化操作后输出对应特征向量，将三类特征向量在特征维度拼接形成多尺度融合特征向量;
[0095]图推理单元接收多尺度融合特征向量，构建图神经网络模型表征设备拓扑结构，节点对应部件，边表示物理连接和能量传递路径，将融合特征向量作为节点初始特征输入，通过图卷积操作传播特征信息推断相邻部件健康状态，输出图特征表示，引入自适应注意力机制根据退化阶段参数计算权重系数，对不同尺度特征加权并与图特征融合，输出至物理建模模块。
[0096]在本实施例中：多尺度提取单元接收归一化增强数据集，采用多分支卷积神经网络并行处理时间序列数据，完成了不同时间尺度特征的同步提取。多尺度提取单元设置短时分支、中时分支和长时分支三个并行处理通道，分别采用递增尺寸的卷积核对时间序列数据进行特征提取。短时分支采用小尺寸卷积核提取高频振动信号中的瞬态冲击特征，中时分支采用中等尺寸卷积核提取与设备运行周期相关的周期性温度变化特征，长时分支采用大尺寸卷积核提取反映设备性能长期变化趋势的疲劳累积特征。
[0097]分支独立完成卷积运算和池化操作后输出对应的特征向量，在特征维度进行拼接形成多尺度融合特征向量，从而使特征表示同时包含了瞬态、周期和累积三个时间尺度的退化信息。这种多分支并行提取方式解决了单一时间窗口难以兼顾多尺度特征的问题，短窗口捕捉的瞬态信号、中窗口捕捉的周期性变化、长窗口捕捉的累积趋势在融合特征中得到完整保留，为后续模型提供了更全面的状态描述。
[0098]图推理单元接收多尺度融合特征向量，构建图神经网络模型表征设备的拓扑结构，完成了部件间关联关系的建模和相邻部件状态的推断。图推理单元将设备建模为图结构，节点对应设备的各个部件，边表示部件之间的物理连接和能量传递路径，将多尺度融合特征向量作为节点的初始特征输入。通过图卷积操作，节点特征沿着边向相邻节点传播，每个节点的特征更新不仅依赖自身的测量数据，还融合了相邻节点的特征信息，进而实现了基于拓扑关系的特征传播和状态推断。
[0099]图推理单元引入自适应注意力机制，根据设备所处的退化阶段参数计算权重系数，在设备正常运行阶段赋予长期特征较高权重以监测累积退化，在故障萌生阶段赋予瞬态特征较高权重以捕捉异常信号，对不同尺度特征加权并与图特征融合后输出能够反映设备当前状态和部件间关联关系的图特征表示。这种基于图结构的推理方式利用了设备中部件之间的物理连接和能量传递关系，轴承故障产生的振动通过轴系传递到齿轮箱、齿轮磨损产生的热量通过润滑油传递到相邻轴承等关联效应在图特征中得到体现。
[0100]现有特征提取方法通常采用固定时间窗口或单一尺度的卷积神经网络进行特征学习，难以同时捕捉多时间尺度的退化特征，将各部件的传感器数据独立处理而未考虑设备拓扑结构和部件间的物理连接关系。本申请的特征提取模块通过多尺度提取单元和图推理单元的配合，将多时间尺度特征学习和设备拓扑关系建模结合到特征提取环节。多尺度提取单元通过多分支并行处理实现了瞬态、周期和累积三个时间尺度特征的同步提取和融合，图推理单元通过图神经网络建模实现了基于设备拓扑结构的特征传播和相邻部件状态推断，自适应注意力机制根据退化阶段动态调整不同尺度特征的权重，进而使特征提取模块输出的特征表示在时间尺度覆盖范围、部件关联关系表达和退化阶段适应性三方面优于现有技术，为物理建模模块提供了更全面和更具物理意义的特征输入，从特征层面提升了模型对复杂退化过程的表征能力。
[0101]如图1，物理建模模块包括物理编码单元和残差监督单元。
[0102]物理编码单元接收最终特征表示，设计物理约束层将能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律编码为可微分网络层，构建双路径并行结构，物理计算路径运行简化解析模型计算设备状态演化，神经网络计算路径采用多层感知器学习复杂非线性关系，引入门控融合机制根据输入特征分布特性计算融合权重系数，将两路径输出加权求和形成融合状态表示。
[0103]残差监督单元接收融合状态表示，在神经网络各隐藏层引入物理残差连接，计算当前层输出与物理约束层预测之间的偏差作为残差项叠加到损失函数中，采用课程学习策略，训练初期设置较低权重系数拟合数据，中期逐步提高权重系数引导物理一致性收敛，后期固定较高权重系数，输出训练完成的物理嵌入式预测模型至不确定性量化模块。
[0104]在本实施例中：物理编码单元接收特征提取模块输出的最终特征表示，设计物理约束层将能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律编码为可微分网络层，构建了物理计算路径和神经网络计算路径的双路径并行结构。物理计算路径运行基于物理规律建立的简化解析模型计算设备状态演化，神经网络计算路径采用多层感知器学习数据中复杂的非线性关系。物理编码单元引入门控融合机制，根据输入特征分布特性计算融合权重系数，将两路径输出加权求和形成融合状态表示。
[0105]这种双路径并行结构使物理知识直接参与网络的前向传播和梯度反向传播过程，物理规律对模型预测的约束作用得到强化。门控融合机制根据输入特征的分布特性动态调整两路径的权重，当输入特征位于训练数据覆盖范围内时神经网络路径权重较高，当输入特征偏离训练分布时物理计算路径权重较高，进而提升了模型在小样本场景和外推工况下的预测可靠性。
[0106]残差监督单元接收物理编码单元输出的融合状态表示，在神经网络各隐藏层引入物理残差连接，完成了物理约束在网络深层结构中的传播和监督。残差监督单元计算当前层输出与物理约束层预测之间的偏差作为残差项，将残差项叠加到损失函数中，使网络各层的参数更新不仅受到最终预测误差的梯度指导，还受到中间层物理一致性偏差的约束。残差监督单元采用课程学习策略控制物理约束的强度，训练初期设置较低的权重系数使模型优先拟合训练数据，中期逐步提高权重系数引导模型向物理一致性方向收敛，后期固定较高的权重系数保证模型输出符合物理规律。
[0107]这种分阶段调整物理约束强度的训练策略避免了初期过强的物理约束导致模型收敛困难的问题，同时保证了训练后期模型对物理规律的遵循。物理残差连接在网络深层结构中传播物理约束信息，相比仅在输出层施加物理约束的方式，网络各层特征的物理意义得到增强，模型的可解释性和在未知工况下的泛化能力得到提升，输出的物理嵌入式预测模型为不确定性量化模块提供了兼具数据拟合能力和物理一致性的预测基础。
[0108]现有技术主要采用纯数据驱动方法进行预测建模，即使引入物理约束也多将其作为损失函数中的辅助项而非深度嵌入网络架构，导致模型在训练数据覆盖的工况下表现良好但在数据稀缺或工况变化时难以利用物理规律进行有效推断。本申请的物理建模模块通过物理编码单元和残差监督单元的配合，将物理知识深度融合到网络结构和训练过程中。物理编码单元通过双路径并行结构和门控融合机制实现了物理计算和数据驱动的自适应融合，物理规律直接参与前向传播和梯度计算过程，残差监督单元通过物理残差连接和课程学习策略实现了物理约束在网络深层结构的传播和训练过程中强度的动态调整，进而使物理建模模块输出的预测模型在物理一致性、小样本泛化能力和外推工况可靠性三方面优于现有技术。模型在训练数据覆盖范围内保持了较高的拟合精度，在数据稀缺和工况变化场景下通过物理规律约束保持了合理的预测结果，为不确定性量化模块提供了更可靠的预测基础，从建模方法层面提升了系统对复杂工况的适应能力。
[0109]物理建模模块中的物理约束层采用可微分的物理计算结构实现，用于将设备运行过程中涉及的物理规律以计算单元的形式嵌入到神经网络的前向传播过程中。具体地，物理约束层依据预先建立的能量守恒定律、材料本构关系以及裂纹扩展规律，对相应的数学模型进行离散化处理，并构建为由基础算子组成的计算单元，使其能够作为网络层参与模型训练并支持梯度反向传播。
[0110]物理约束层接收来自特征提取模块或神经网络中间层的特征表示，基于所述特征计算在物理规律约束下的设备状态演化结果，并输出对应的物理预测结果。该物理预测结果作为物理计算路径的输出，与神经网络计算路径基于数据驱动方式得到的预测结果共同用于后续的融合处理。
[0111]在物理编码单元中，采用物理计算路径与神经网络计算路径并行运行的双路径结构对输入特征进行处理。物理计算路径基于物理约束层运行简化的解析模型，对设备状态进行物理建模;神经网络计算路径通过多层感知器对输入特征进行非线性映射，以学习数据中隐含的复杂关系。物理编码单元设置门控融合机制，根据输入特征的分布特性自动计算融合权重系数，并依据所述融合权重系数对两条路径的输出进行加权融合，形成融合状态表示。
[0112]门控融合机制能够根据输入特征所处的分布区域动态调整两条路径的贡献比例，当输入特征处于训练数据覆盖范围内时，提高神经网络计算路径的权重;当输入特征偏离训练数据分布或处于样本稀缺区域时，提高物理计算路径的权重，从而使模型在不同工况条件下均能够获得较为合理的预测结果。
[0113]残差监督单元接收所述融合状态表示，并在神经网络的多个隐藏层中引入物理残差连接。残差监督单元通过比较各隐藏层的网络输出与物理约束层基于相同输入特征得到的物理预测结果，计算二者之间的偏差，并将所述偏差作为物理残差项参与模型训练。所述物理残差项被叠加至模型的整体损失函数中，使网络参数更新过程同时受到预测误差和物理一致性偏差的共同约束。
[0114]在训练过程中，残差监督单元采用课程学习策略对物理残差项在损失函数中的权重进行动态调整，训练初期设置较低权重以优先拟合训练数据，随着训练过程推进逐步提高物理残差权重，引导模型向物理一致性方向收敛，并在训练后期保持较高的物理残差权重，以保证模型输出结果符合物理规律约束。
[0115]如图1，不确定性量化模块包括不确定性评估单元和置信度管理单元。
[0116]不确定性评估单元，接收物理嵌入式预测模型，采用变分推断将网络权重参数转换为概率分布，通过蒙特卡洛采样进行多次前向传播计算预测结果统计分散程度评估认知不确定性，对输入数据添加随机扰动进行测试时数据增强评估输出变化幅度作为随机不确定性，构建分布外检测器计算当前输入与训练流形的马氏距离值，超过预设阈值时标记为分布外样本并提升不确定性评估值，输出不确定性评估结果;
[0117]置信度管理单元，接收不确定性评估结果和多级输出数据，建立多层不确定性传播机制，在特征提取层、状态评估层和寿命预测层计算局部不确定性值，通过误差传播公式追踪各层累积效应和放大效应生成完整概率分布，针对轴承故障、齿轮故障、结构疲劳故障和润滑失效故障根据历史数据和后果严重程度设定动态置信度阈值，比对生成高中低三级置信水平预测区间，输出量化预测结果至智能预警模块。
[0118]在本实施例中：不确定性评估单元接收物理建模模块输出的物理嵌入式预测模型，采用变分推断将网络权重参数转换为概率分布，通过蒙特卡洛采样进行多次前向传播计算预测结果的统计分散程度评估认知不确定性，对输入数据添加随机扰动进行测试时数据增强评估输出变化幅度作为随机不确定性。认知不确定性反映了模型自身知识的不足，在训练样本稀缺的区域认知不确定性较高，随机不确定性反映了数据中固有的噪声和测量误差。不确定性评估单元构建分布外检测器计算当前输入与训练数据流形的马氏距离值，当距离超过预设阈值时标记为分布外样本并提升不确定性评估值，从而实现了对超出训练范围的异常工况的识别，避免了模型在未知工况下输出过度自信的错误预测。
[0119]不确定性评估单元中所述的训练流形通过对模型训练阶段特征空间内训练样本分布特性的统计建模获得。具体地，在物理嵌入式预测模型训练完成后，将训练数据输入至模型中选定的特征层或状态评估层，获取对应的特征表示，并对所述特征表示进行统计分析，以形成对训练样本在特征空间中分布范围和集中程度的整体刻画，从而作为训练流形的表征基础。
[0120]在预测过程中，不确定性评估单元将当前输入数据映射至与训练阶段一致的特征空间，并基于训练流形的统计特性评估当前输入与训练数据分布之间的偏离程度。当所述偏离程度超过预先设定的阈值时，判定当前输入样本超出训练数据覆盖范围，并将其标记为分布外样本，同时相应提高不确定性评估结果，以反映模型在该输入条件下预测可靠性的降低。通过该方式，实现了对未知或异常工况的有效识别，避免模型在超出训练范围时输出不合理的高置信预测。
[0121]置信度管理单元接收不确定性评估结果和模型多级输出数据，建立多层不确定性传播机制，在特征提取层、状态评估层和寿命预测层分别计算局部不确定性值，通过误差传播公式追踪不确定性在各层的累积效应和放大效应生成完整概率分布。针对轴承故障、齿轮故障、结构疲劳故障和润滑失效故障等不同故障类型，置信度管理单元根据历史数据统计和后果严重程度设定动态置信度阈值，比对预测结果的不确定性水平生成高中低三级置信水平预测区间。高置信水平预测区间较窄表示预测结果可靠，低置信水平预测区间较宽提示存在较大不确定性需要谨慎决策，从而使决策人员能够根据风险承受能力和维护资源约束选择合适的预测区间进行规划。
[0122]置信度管理单元中设置多层不确定性传播机制，用于描述不确定性在模型不同层级中的传递和累积过程。具体而言，置信度管理单元分别在特征提取层、状态评估层以及寿命预测层对模型输出的不确定性进行量化，并将各层得到的不确定性结果作为后续层级不确定性计算的输入。在不确定性传播过程中，基于误差传播原理评估前一层不确定性对当前层输出的影响，并与当前层自身引入的不确定性进行综合，从而形成逐层累积的不确定性描述。通过上述方式，能够完整反映不确定性在模型内部的传播路径及其累积效应。
[0123]针对不同故障类型的置信度管理需求，置信度管理单元结合历史运行数据的统计特征以及对应故障后果的严重程度设定动态置信度阈值。具体地，对每一类故障先基于历史样本确定预测误差或寿命偏差的分布特性，在此基础上形成相应的置信度区间;再结合该类故障对设备安全性和运行可靠性的影响程度，对所述置信度区间进行调整。对于后果严重程度较高的故障类型，通过提高低置信度判定的敏感性以强化风险提示;对于后果相对较低的故障类型，则适当放宽置信度区间，以兼顾预测稳定性与维护成本。通过上述方式，为不同故障类型生成与其风险水平相匹配的多级置信度预测区间。
[0124]通过对分布外样本识别、不确定性传播以及动态置信度阈值设定的综合实现，本实施例中的不确定性量化模块能够在输出预测结果的同时，提供与预测可靠程度相对应的不确定性描述，使预测结果具备明确的置信度指示和风险参考价值，为后续智能预警模块提供更加全面且可执行的决策依据。
[0125]现有预测系统通常输出确定性的数值结果而未提供预测结果的置信度信息，决策人员难以判断预测结果的可靠程度，在面对高风险决策时缺乏量化的风险评估依据，对超出训练数据范围的异常工况缺乏识别机制。本申请的不确定性量化模块通过不确定性评估单元和置信度管理单元的配合，将不确定性量化和置信度管理引入预测系统。不确定性评估单元通过变分推断和蒙特卡洛采样分离量化了认知不确定性和随机不确定性，通过分布外检测识别了超出训练范围的异常工况，置信度管理单元通过多层不确定性传播机制追踪了不确定性在网络各层的累积和放大效应，通过动态置信度阈值生成了针对不同故障类型的多级预测区间，进而使不确定性量化模块输出的预测结果在可信度评估、风险识别和决策支持三方面优于现有技术。预测结果附带的置信度信息使决策人员能够根据可靠程度调整维护策略，分布外检测降低了模型在未知工况下的误判风险，多级预测区间为不同风险偏好的决策提供了量化依据，为智能预警模块提供了更完整的预测信息，从预测结果的可解释性和可操作性方面提升了系统的实用价值。
[0126]如图1，智能预警模块包括风险评估单元和可视化单元。
[0127]风险评估单元接收量化预测结果，提取故障概率数据和剩余使用时间数据，结合故障后果严重度数据库和维护资源可用性数据，通过加权求和方法整合故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束权重系数计算综合风险指数，根据风险指数数值范围划分蓝色监测级、黄色关注级、橙色预警级和红色告警级，调用成本-收益优化模型求解最优维护时间窗口和维护策略方案，输出决策信息;
[0128]可视化单元接收决策信息和量化预测结果，构建数字孪生三维模型，将健康状态数据映射至对应部件并通过颜色编码标识等级，高亮显示退化部位并标注类型，以伪彩色云图叠加温度场和应力场分布，生成时间序列曲线图展示历史和预测趋势并附加置信区间误差带，以图标文字显示预警等级，以仪表盘显示风险指数，在时间轴标注维护时刻，展示维护方案成本和收益，输出至终端设备。
[0129]在本实施例中：风险评估单元接收不确定性量化模块输出的量化预测结果，提取故障概率数据和剩余使用时间数据，结合故障后果严重度数据库和维护资源可用性数据，通过加权求和方法整合故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束的权重系数计算综合风险指数。风险评估单元根据风险指数数值范围划分蓝色监测级、黄色关注级、橙色预警级和红色告警级四级预警等级，调用成本-收益优化模型求解最优维护时间窗口和维护策略方案，综合考虑了维护成本、停机损失、故障风险和资源约束等因素，从而实现了从预测结果到维护决策的转化，避免了仅依靠经验判断可能导致的维护时机不当或资源配置不合理问题。
[0130]可视化单元接收风险评估单元输出的决策信息和量化预测结果，构建数字孪生三维模型，将健康状态数据映射至对应部件并通过颜色编码标识等级，高亮显示退化部位并标注故障类型，以伪彩色云图叠加温度场和应力场分布，使设备内部无法直接观测的物理场信息以直观的视觉形式呈现。可视化单元生成时间序列曲线图展示历史数据和预测趋势并附加置信区间误差带，以图标和文字形式显示预警等级，以仪表盘形式显示风险指数，在时间轴上标注建议维护时刻，展示维护方案的成本和预期收益，进而为决策人员提供了全面的信息支持，使复杂的预测数据和决策建议以易于理解和操作的方式呈现。
[0131]现有预警系统通常基于固定阈值进行报警，未综合考虑故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束等多维因素，容易出现频繁误报或漏报，决策人员难以根据报警信息直接制定维护计划，信息呈现方式多为简单的数值表格或二维曲线图，缺乏直观的三维可视化和物理场分布展示。本申请的智能预警模块通过风险评估单元和可视化单元的配合，将风险综合评估和直观信息呈现结合到预警决策环节。风险评估单元通过多因素加权求和计算综合风险指数并划分四级预警等级，通过成本-收益优化模型求解最优维护时间窗口和策略方案，可视化单元通过数字孪生三维模型和伪彩色云图直观展示设备状态和物理场分布，通过时间序列曲线图和置信区间展示预测趋势和不确定性，通过图标、仪表盘和时间轴展示预警等级、风险指数和维护建议，进而使智能预警模块在风险综合评估、维护决策优化和信息可视化呈现三方面优于现有技术。多维度风险评估降低了误报和漏报率，维护决策优化提高了资源配置效率，直观的可视化呈现缩短了决策人员的信息解读时间，从预警决策的科学性和可操作性方面提升了系统对维护管理的支撑能力。
[0132]如图1，人机协同模块包括知识交互单元和可解释决策单元。
[0133]知识交互单元提供知识输入接口接收工程师输入的领域知识，包括故障模式描述、物理规律表达式、材料性能参数和运维经验规则，采用自然语言处理技术进行语义解析和实体识别，提取关键物理参数、约束条件和因果关系，转化为物理约束表达式更新至物理建模模块或转化为数据标注信息标记至训练数据集，建立对话式问询机制接收工程师质疑信息，检索推理过程记录和历史案例数据生成回应信息，输出知识更新结果和对话记录。
[0134]可解释决策单元接收决策信息和模型推理过程数据，生成可解释推理路径，包括输入特征重要性排序、中间层特征激活模式和输出结果贡献度分解，提取关键物理量时间序列数据展示演化过程并标注突变时刻点，识别疲劳裂纹扩展、磨损累积、热应力损伤和腐蚀劣化等主导退化机制，从历史故障案例数据库检索相似案例并计算相似度值排序展示，针对高风险高不确定性场景生成多个维护策略备选方案，输出决策支持信息至可视化单元。
[0135]在本实施例中：知识交互单元提供知识输入接口接收工程师输入的领域知识，包括故障模式描述、物理规律表达式、材料性能参数和运维经验规则，通过自然语言处理技术对输入内容进行语义解析和实体识别，提取其中的关键物理参数、约束条件和因果关系，将提取结果转化为物理约束表达式更新至物理建模模块，或转化为数据标注信息标记至训练数据集。知识交互单元建立对话式问询机制，接收工程师针对模型推理结果提出的质疑信息，检索相关的推理过程记录和历史案例数据生成针对性的回应信息，工程师可以通过问询了解模型预测的具体依据，当发现模型推理与实际情况不符时可以输入修正知识。知识交互单元完成了工程师经验知识向模型可用形式的转换和模型推理逻辑的交互式验证，使模型在运行过程中不断接受人类专家的知识补充和逻辑校验，进而提升了模型对特定现场工况和设备特性的适应性。
[0136]在知识转化过程中，知识交互单元对提取结果与现有模型结构和物理建模规则进行一致性校验，确保所形成的约束信息在逻辑上合理且在模型中具备可实施性。对于无法直接用于模型约束更新的经验性描述，则以规则或说明性信息的形式保留，用于后续模型推理结果的解释或人工校验，从而避免不明确或不完整的信息直接参与模型计算。
[0137]可解释决策单元接收决策信息和模型推理过程数据，生成可解释推理路径，包括输入特征重要性排序、中间层特征激活模式和输出结果贡献度分解，提取关键物理量时间序列数据展示演化过程并标注突变时刻点，识别疲劳裂纹扩展、磨损累积、热应力损伤和腐蚀劣化等主导退化机制。可解释决策单元从历史故障案例数据库检索相似案例并计算相似度值排序展示，针对高风险高不确定性场景生成多个维护策略备选方案，进而使决策人员能够理解模型预测结果的依据，通过特征重要性排序了解监测参数对预测的影响程度，通过退化机制识别了解设备当前主要面临的失效模式，通过相似案例检索参考历史经验进行决策验证。
[0138]可解释决策单元在生成可解释推理路径时，对模型输出结果的形成过程进行分析，通过评估模型输出对输入特征变化的响应程度，确定不同输入特征在预测过程中的相对作用，并据此对预测结果进行贡献度分解。该分解结果用于说明各监测参数和中间状态变量对预测结果的影响程度，使预测结论具备明确的形成依据。
[0139]可解释决策单元结合模型中间层状态变化信息，提取关键物理量的时间序列演化特征，对其变化趋势进行分析，并在出现明显变化时标记对应的关键时刻，用于辅助说明设备状态变化与预测结果之间的关联关系。通过上述方式，可解释决策单元将模型内部的推理过程转化为工程人员能够理解的分析信息，使预测结果在提供结论的同时具备清晰、可追溯的解释依据。
[0140]现有预测系统多采用端到端的黑箱模型，模型的推理过程缺乏可解释性，决策人员难以理解预测结果的依据，当预测结果与经验判断不一致时难以判断准确性，工程师积累的领域知识和运维经验难以有效融入模型。本申请的人机协同模块通过知识交互单元和可解释决策单元的配合，将人类专家知识融入和决策过程透明化结合到系统运行环节。知识交互单元通过自然语言处理技术将工程师输入的领域知识转化为模型可用的物理约束和数据标注，通过对话式问询机制支持工程师对模型推理逻辑的质疑和验证，可解释决策单元通过特征重要性分析和贡献度分解揭示模型推理路径，通过关键物理量演化展示和退化机制识别说明预测依据，通过相似案例检索和多方案生成支持决策验证和方案对比，进而使人机协同模块在知识融合、推理透明度和决策可信度三方面优于现有技术。
[0141]如图1，在线优化模块包括性能监测单元和审计迁移单元。
[0142]性能监测单元实时追踪预测准确率、误报率和漏报率指标，将实际故障情况与预测结果对比计算性能指标数值，采用统计过程控制方法建立控制图并设置上下控制限值，当性能指标超出控制限值时判定为性能退化并触发模型更新，采用弹性权重巩固技术或记忆回放技术在线更新模型参数，实施主动学习策略识别高价值样本优先标注并增量训练，建立模型版本管理机制记录更新信息，实施A/B测试机制比较新旧版本性能后替换模型，输出更新后的模型参数和性能监测报告;
[0143]审计迁移单元定期审计物理约束层满足情况，提取物理量预测值验证能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律符合程度，计算物理残差偏差值超过预设阈值时触发校准流程，定期审计不确定性量化模块校准准确性，收集预测概率分布和实际故障频率数据计算校准曲线偏离程度值并调整参数，整合跨设备和跨矿山故障案例数据构建跨域数据库，采用迁移学习技术在源域预训练后在目标域微调参数，通过领域自适应方法对齐特征分布实现知识复用，输出审计报告和迁移学习模型参数至性能监测单元。
[0144]在本实施例中：性能监测单元实时追踪预测准确率、误报率和漏报率等性能指标，将实际发生的故障情况与预测结果进行对比计算指标数值，采用统计过程控制方法建立控制图并设置上下控制限值，当性能指标超出控制限值时判定为性能退化并触发模型更新流程。模型更新过程中采用弹性权重巩固技术或记忆回放技术对模型参数进行在线更新，实施主动学习策略识别信息量大的高价值样本优先进行人工标注和增量训练，建立模型版本管理机制记录每次更新的时间、原因和性能变化情况，实施A/B测试机制在实际运行环境中比较新旧版本性能后决定是否替换模型。性能监测单元完成了模型性能的持续监控和自适应更新任务，设备运行工况发生变化或出现训练阶段未覆盖的新故障模式时，模型能够通过在线学习机制吸收新数据中包含的信息，避免了模型性能随时间推移因工况漂移而退化的问题。
[0145]在模型更新过程中，性能监测单元对模型参数的调整采取受限更新策略，以降低对既有有效知识的破坏。具体地，通过识别在历史训练过程中对预测结果起主要作用的参数，将其更新幅度加以限制;同时引入历史样本信息参与更新过程，使模型在吸收新数据特征的同时保持对既有工况特征的记忆。对于新采集的数据样本，性能监测单元结合模型当前预测状态，优先选取对模型判别能力提升作用较大的样本进入人工标注与增量训练流程，从而在有限标注成本下实现模型性能的有效提升。模型更新完成后，相关参数变化及性能对比结果被记录并用于版本管理，以支持后续的运行回溯和效果评估。
[0146]审计迁移单元定期审计物理约束层的满足情况，提取模型输出的物理量预测值验证其是否符合能量守恒定律、材料本构关系和裂纹扩展规律等物理约束，计算物理残差偏差值，当偏差值超过预设阈值时触发校准流程调整物理约束层参数，定期审计不确定性量化模块的校准准确性，收集一段时期内的预测概率分布数据和实际故障发生频率数据计算校准曲线评估预测概率与实际频率的吻合程度并调整相关参数。审计迁移单元整合来自不同设备和不同矿山的故障案例数据构建跨域数据库，采用迁移学习技术在数据丰富的源域上预训练模型后在数据稀缺的目标域上微调参数，通过领域自适应方法对齐不同域之间的特征分布差异，完成了模型物理一致性的定期校验和跨设备跨场景的知识复用，使在数据充足设备上训练获得的模型知识能够迁移应用到数据稀缺的新设备上。
[0147]审计迁移单元在模型运行过程中定期对模型内部关键约束和输出特性进行核查。具体而言，通过分析模型输出的物理量预测结果，对其是否满足预设的物理约束条件进行验证，当发现偏离程度超过允许范围时，触发针对物理约束相关参数的校准过程，以恢复模型对物理规律的遵循程度。同时，对模型输出的概率性预测结果进行统计审计，通过比较预测概率与实际事件发生频率之间的关系，评估不确定性量化结果的合理性，并在必要时对相关参数进行调整。
[0148]在跨设备或跨场景应用过程中，审计迁移单元对不同来源的运行数据和故障案例进行整合，形成可用于模型迁移的参考数据集合。通过在数据较为充分的场景中对模型进行预训练，再结合目标场景的有限数据进行参数调整，使模型能够在保持通用知识的基础上适应新设备或新工况的特性。该过程避免了新场景下完全重新训练模型所带来的数据和时间成本，同时保证了模型在不同应用环境中的一致性和稳定性。
[0149]现有预测系统通常在部署后采用固定的模型参数运行，当设备运行工况发生变化或出现新的故障模式时模型性能逐渐退化，需要人工收集新数据离线重新训练，模型的物理一致性和不确定性量化准确性缺乏定期审计机制，新设备部署时需要从零开始积累数据训练专用模型。本申请的在线优化模块通过性能监测单元和审计迁移单元的配合，将模型持续优化和跨域知识复用结合到系统运行环节。性能监测单元通过统计过程控制方法实时监测模型性能并在检测到性能退化时触发更新，通过弹性权重巩固和主动学习策略实现参数的高效在线增量更新，通过版本管理和A/B测试机制保证模型更新的可追溯性和可控性，审计迁移单元通过定期审计物理约束和不确定性校准保证模型的物理一致性和概率预测准确性，通过迁移学习和领域自适应技术实现不同设备和不同场景之间的知识迁移，进而使在线优化模块在模型自适应能力、物理一致性保持和跨域知识复用三方面优于现有技术。模型性能随工况变化自动调整保持了预测的准确性，定期审计机制保证了模型输出的可靠性，迁移学习技术缩短了新设备的部署周期并降低了数据需求，从系统持续改进能力方面提升了预测系统的长期稳定性和工程推广效率。
[0150]本申请还包括一种基于深度学习的矿山设备智能预测性维护方法，如图2，具体步骤如下：
[0151]S1、由所述数据采集同步模块从振动传感器、温度传感器、应变传感器和声发射传感器获取设备运行数据，对不同采样率的数据进行时间戳对齐处理形成多源融合数据集;由所述物理预处理模块基于物理约束边界检测异常值并反演内部物理场分布，调用仿真模型生成虚拟故障样本与实测数据混合并归一化处理形成增强数据集。
[0152]S2、由所述特征提取模块采用多分支卷积神经网络提取不同时间尺度特征，构建图神经网络模型推断部件关联状态，通过自适应注意力机制融合多尺度特征和图特征。
[0153]S3、由所述物理建模模块设计物理约束层将物理规律编码为可微分网络层，构建物理计算路径与神经网络路径的双路径结构并通过门控机制融合，在各隐藏层引入物理残差连接并采用课程学习策略训练。
[0154]S4、由所述不确定性量化模块采用变分推断评估认知不确定性，通过分布外检测器识别异常工况，建立多层不确定性传播机制生成多级置信度预测区间。
[0155]S5、由所述智能预警模块整合故障概率、后果严重度、时间紧迫度和资源约束计算综合风险指数，划分预警等级并求解最优维护策略，通过数字孪生模型可视化呈现设备状态和维护建议;由所述人机协同模块提供知识输入接口和对话式问询机制实现人机协同。
[0156]S6、由所述在线优化模块实时监测模型性能指标并在性能退化时触发在线更新，定期审计物理一致性和不确定性校准准确性，通过迁移学习技术实现跨设备知识复用。
[0157]本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
[0158]需要说明的是，对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。本发明的范围由权利要求而不是上述说明限定。
说明书附图(2)
声明：
“基于深度学习的矿山设备智能预测性维护系统及方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：北方有色网
来源：山东黄金矿业（莱州）有限公司三山岛金矿
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