环境感知的图关系推理技术，用于可解释且可泛化的机械传动系统分布式故障诊断

《Expert Systems with Applications》：Environment-Aware graph relational reasoning for interpretable and generalizable mechanical transmission system distributed fault diagnosis

环境感知图关系推理框架有效解决了机械传动系统动态环境下多组件耦合故障诊断难题，通过发现稳定传感器关系子图并循环优化实现环境鲁棒性，实验验证其在高速列车、地铁转向架等场景的优越性。

　　
机械传动系统动态环境下的分布式故障诊断框架研究

（一）研究背景与现存问题
机械传动系统作为轨道交通、工业设备等关键系统的核心部件，其运行状态直接影响整体设备可靠性。当前主流的故障诊断方法存在三方面显著缺陷：首先，基于单组件的孤立监测模式难以捕捉系统级故障传播机制。以风电轴承故障诊断为例，局部振动异常可能通过传动链传导至相邻部件，传统点对点监测易产生误判。其次，环境动态变化导致模型泛化能力受限。实验数据表明，当工作温度波动超过±15℃或负载率变化超过30%时，现有诊断模型准确率下降幅度可达40%-60%。第三，缺乏可解释的决策支持系统，难以满足工业场景中"可追溯"的监管要求。某地铁公司2023年故障处理记录显示，因诊断结果不可解释导致的重复维修率达23%。

（二）创新研究框架设计
针对上述挑战，研究团队提出环境感知型图关系推理框架（EAGRR）。该框架突破传统单点监测思维，建立跨组件的动态关联网络，具体创新体现在三个维度：

1. 多模态感知体系构建
基于空间异构传感器网络（图1），系统整合振动加速度传感器（采样率20kHz）、红外热成像仪（分辨率640×512）、位移激光测距仪（精度±0.1mm）和声发射探头（频率范围50-200kHz）。多源数据通过特征解耦模块进行时空对齐，形成包含时序特征（1024维）、空间分布特征（8×8网格化）和频率特征（0-5kHz带通）的三维特征矩阵。

2. 动态图关系建模机制
采用三层递进式建模架构：
- 基础层：通过注意力机制筛选关键传感器节点（图2），建立初始关联图谱
- 进化层：运用对抗训练消除环境噪声干扰，构建鲁棒子图结构
- 深化层：引入因果推理模块，建立故障传播的物理路径模型

3. 环境自适应优化策略
开发双循环优化算法（图3）：
- 外循环：采用领域自适应技术，通过对抗生成网络模拟不同工况（温度、负载、湿度组合变化）
- 内循环：应用梯度提升决策树动态调整子图权重，使核心关联路径保持环境不变性

（三）数据工程突破
研究团队构建首个工业级机械传动系统多场景数据集（MT-Dataset v1.0），其技术参数如下：
- 数据规模：12TB原始数据，涵盖8种典型故障模式
- 工况维度：温度（20-80℃）、转速（0-3000rpm）、载荷（0-50kN）三轴动态变化
- 传感器阵列：部署于传动链关键节点的43个异构传感器，形成覆盖轴承-齿轮箱-联轴器的全链条监测网络
- 故障注入：采用物理仿真平台（图4）进行可控故障注入，确保数据集包含潜伏期、显现期、扩散期等完整故障演化过程

（四）技术实现路径
1. 子图发现阶段
开发基于图卷积网络的关联发现算法（GCN-SubGraph），通过以下步骤构建特征空间：
- 传感器特征嵌入：采用时空注意力机制，将物理位置、信号频谱、时序模式三重信息编码为64维嵌入向量
- 动态关联建模：构建自适应权重图注意力网络（AW-GAT），权重参数随工况动态调整
- 稳健子图筛选：应用蒙特卡洛采样评估子图鲁棒性，设置置信度阈值≥0.85

2. 环境验证阶段
建立五维评估体系（表1）：
| 评估维度 | 测量指标 | 阈值标准 |
|----------|----------|----------|
| 模型泛化 | 跨场景准确率 | ≥92% |
| 环境鲁棒 | 温度/负载漂移下的性能衰减 | ≤8% |
| 可解释性 | 子图路径可追溯性 | ≥95% |
| 实时性 | 多传感器融合处理时延 | <50ms |

3. 反馈优化机制
设计动态权重调整算法（图5）：
- 环境敏感因子：计算各特征维度对环境变化的敏感度指数
- 子图重组策略：当敏感度指数超过阈值时，触发子图拓扑重构
- 模型在线学习：采用增量式神经网络，实现每万小时运行数据的模型更新

（五）实验验证与效果分析
1. 基准测试平台
搭建高低温交变试验箱（-40℃~80℃）、振动模拟平台（0-1000Hz可调频振幅）和负载动态调节系统（0-50kN无级变速），复现真实工业场景的12种典型工况。

2. 关键性能指标对比（表2）
| 指标项 | 传统方法 | EAGRR框架 |
|--------|----------|------------|
| 平均诊断准确率 | 78.2±3.1 | 94.7±1.8 |
| 环境漂移恢复时间 | 45分钟 | 8.2分钟 |
| 误报率 | 12.7% | 3.2% |
| 决策可解释性评分 | 0.67（5分制） | 4.21 |

3. 典型故障诊断案例
以地铁转向架齿轮箱断齿故障为例（图6）：
- 潜伏期（0-72小时）：振动信号在2号轴承处出现异常频带（5.2±0.3kHz），红外热成像显示7号节点温度梯度异常
- 显现期（72-168小时）：AW-GAT网络自动强化齿轮箱-传动轴关联权重，模型开始捕捉相位差变大的特征
- 扩散期（168-240小时）：子图结构动态重组，新增轮对-车架关联路径，诊断置信度从82%提升至97%
- 修复验证：故障部件更换后，模型通过环境感知模块自动更新关联网络，诊断结果准确率恢复至98.6%

（六）工业应用价值
该框架已在某轨道交通集团实现商业化部署，关键成效包括：
1. 故障预警时效提升：从平均32.5小时延长至58.2小时（符合ISO 13374标准）
2. 维修成本降低：通过可解释诊断减少无效维修23.6%，单次故障处理成本下降41%
3. 系统可靠性增强：关键部件故障发现率从89%提升至97.3%，误诊率下降至0.8%以下

（七）技术演进路径
研究团队规划分三阶段推进技术落地：
1. 基础平台建设（2024-2025）：完成工业级数据采集系统标准化改造
2. 智能诊断系统开发（2025-2026）：集成边缘计算节点，实现亚秒级响应
3. 数字孪生融合（2027-2028）：构建包含1200+物理参数的虚拟孪生体，实现预测性维护

该研究为复杂机械系统的智能诊断提供了新范式，其环境自适应的图关系推理机制对工业物联网领域具有普遍参考价值。公开数据集和算法框架（GitHub链接）已支持超过50家企业的技术验证，推动机械故障诊断从"事后维修"向"主动健康管理"转型。