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基于多保真数字孪生与FMEA知识增强的通用航空飞机智能故障诊断方法
通用航空飞机故障诊断面临真实故障数据稀缺、故障类型多样、故障特征微弱等挑战。近日，一篇发表于arXiv的论文提出了一种基于多保真数字孪生的智能故障诊断框架，该框架集成了四个核心模块：高保真飞行动力学仿真、FMEA驱动的故障注入、多保真残差特征提取以及大语言模型增强的可解释报告生成。
研究者利用JSBSim六自由度飞行动力学引擎构建数字孪生，通过半经验传感器合成方程生成23通道发动机健康监测数据。基于故障模式与影响分析的三层故障注入引擎，对19种发动机故障类型的物理因果传播进行建模。在多保真残差计算方面，论文提出了配对镜像残差与GRU代理预测残差两种方案：高保真路径利用相同初始条件的标称镜像轨迹获取纯净故障偏差信号，低保真路径则通过多步预测GRU代理模型实现在线实时残差计算。最终，一维CNN分类器对20类故障进行端到端诊断，而经FMEA知识增强的LLM诊断报告引擎融合分类结果、残差证据与领域因果知识，生成可解释的自然语言报告。
实验结果显示，配对镜像残差方案在20类分类任务上达到了96.2%的Macro-F1值，GRU代理方案在仅牺牲0.6%性能的情况下实现了4.3倍的推理加速。通过对24种方案的对比分析，研究者发现残差特征质量对诊断性能的贡献约为分类器架构的5倍，由此确立了残差质量优先的设计原则。
这一研究不仅为通用航空飞机的智能运维提供了新思路，其多保真数字孪生与LLM结合的方法论对于工业故障诊断领域也具有一定的参考价值。未来，如何进一步降低代理模型的性能损失并拓展至更多故障类型，将是值得关注的方向。