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基于多源异构数据融合的复杂装备质量状态智能诊断与溯源研究1

基于多源异构数据融合的复杂装备质量状态智能诊断与溯源

研究

摘要

本研究聚焦于复杂装备质量状态智能诊断与溯源问题，提出基于多源异构数据融

合的系统性解决方案。通过整合传感器数据、制造过程数据、运行维护数据等多维度信

息源，构建了涵盖数据采集、预处理、特征提取、状态评估、故障诊断和溯源分析的完

整技术体系。研究采用深度学习、知识图谱、因果推断等先进技术，建立了多层次质量

状态评估模型和故障传播路径追踪机制。实验结果表明，该方法在典型复杂装备上的诊

断准确率达到92.6%，溯源精度为89.3%，较传统方法提升显著。研究成果可为高端装

备制造业的质量管控和智能化升级提供理论支撑和实践指导，对推动我国制造业高质

量发展具有重要战略意义。

引言与背景

研究背景与意义

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，全球制造业正经历深刻转型。我国作

为世界第一制造大国，正积极推进制造强国战略，《中国制造2025》明确提出要”加强

质量品牌建设，推动中国产品向中国品牌转变”。复杂装备作为制造业的皇冠明珠，其

质量状态直接关系到国家重大工程的安全运行和国民经济的稳定发展。据统计，我国装

备制造业因质量问题导致的年经济损失超过2000亿元，其中复杂装备故障引发的连锁

反应尤为严重。

复杂装备具有结构复杂、工况多变、故障模式多样等特点，传统基于单一数据源或

专家经验的诊断方法已难以满足现代质量管控需求。多源异构数据融合技术通过整合

不同来源、不同格式的数据信息，能够全面反映装备质量状态，为智能诊断与溯源提供

新思路。本研究旨在突破复杂装备质量状态感知、评估、诊断和溯源的关键技术瓶颈，

构建系统化、智能化的解决方案，对于提升我国装备制造业核心竞争力具有重大理论价

值和实践意义。

国内外研究现状

国外在复杂装备智能诊断领域起步较早，美国NASA早在20世纪90年代就开展

了飞行器健康管理系统研究，欧洲空客公司开发的SMART(系统维护与可靠性技术)平

台已实现多机型故障预测。近年来，随着工业4.0和工业互联网的推进，德国西门子、

美国GE等巨头纷纷推出基于数字孪生的智能运维解决方案。学术研究方面，MIT提

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出的深度学习驱动的故障诊断方法、剑桥大学开发的多模态数据融合框架等代表了国际

前沿水平。

国内研究虽然起步较晚，但发展迅速。清华大学、上海交通大学等高校在装备故障

诊断领域取得了一系列突破性成果；华为、三一重工等企业则积极推进工业互联网平台

建设。国家重点研发计划”制造基础技术与关键部件”专项中，专门设立了”复杂装备状

态监测与健康管理”研究方向。然而，目前国内研究仍存在数据融合深度不足、溯源能

力薄弱、工程化应用有限等问题，亟需系统性解决方案。

研究目标与内容

本研究总体目标是构建基于多源异构数据融合的复杂装备质量状态智能诊断与溯

源体系，具体包括：(1)建立多源异构数据采集与预处理框架；(2)开发质量状态智能评

估模型；(3)构建高精度故障诊断系统；(4)设计故障溯源分析方法；(5)开发原型验证

平台。

研究内容涵盖数据层、算法层和应用层三个维度：数据层重点解决多源异构数据的

标准化采集、清洗与融合问题；算法层聚焦深度学习、知识图谱等核心算法的研发与优

化；应用层则面向典型复杂装备场景开展工程验证。通过理论创新与技术突破，形成具

有自主知识产权的解决方案，为我国高端装备制造业的智能化升级提供支撑。

研究概述

研究范畴界定

本研究聚焦于航空航天、能源电力、轨道交通等领域的重大复杂装备，如航空发动

机、燃气轮机、高速列车等。这些装备通常具有以下特征：(1)系统组成复杂，包含数

千个零部件；(2)运行环境恶劣，面临高温、高压、强振动等挑战；(3)故障后果严重，

可能导致重大安全事故；(4)数据来源多样，包括设计、制造、运行、维护全生命周期

数据。

研究范围主要涵盖装备服役阶段的质量状态管理，但会适当向前延伸至制造阶段，

向后延伸至维护阶段，形成全链条视角。在技术层面，重点研究多源异构数据的融合机

制、质量状态的表征方法、智能诊断算法以及故障溯源路径，不