基于多模态信息融合的船用柴油机数字孪生故障预警方法

孙佳文; 任鸿翔; 杨晓; 王德龙; 潘明阳; 韦德鉴

doi:10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2026.01.007

大连海事大学学报 ›› 2026, Vol. 52 ›› Issue (1) : 65 -78. DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2026.01.007

基于多模态信息融合的船用柴油机数字孪生故障预警方法

孙佳文, 任鸿翔, 杨晓, 王德龙, 潘明阳, 韦德鉴

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摘要

为实现船用柴油机运行状态的精准感知与故障有效预警，提出一种融合机理仿真与传感实测信息的多模态数字孪生方法。该方法通过引入性能退化校正机制构建高保真柴油机热力学仿真模型，设计融合多尺度卷积与注意力机制的特征提取网络，完成两类互补信息的深层特征提取与跨模态融合；以偏差度为预警指标，结合核密度估计实现性能参数阈值自学习，构建具备动态适应能力的故障预警机制。结合9L34DF型双燃料船用柴油机的运行数据，验证了该方法在实际工况下的有效性与适用性。