柱塞泵作為液壓系統中的核心動力元件，其運行狀態直接關系到整個系統的可靠性與安全性。傳統的故障診斷與壽命預測方法，如基于振動信號分析、油液監測或經驗模型的方法，在處理復雜工況、非線性退化過程以及多源異構數據融合方面存在局限。圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）憑借其強大的圖結構數據建模能力，為復雜機械系統的智能運維提供了新的解決方案。本研究旨在探索并驗證基于圖神經網絡的技術在柱塞泵故障診斷與剩余使用壽命（Remaining Useful Life, RUL）預測中的應用。

一、技術研究
1. 問題建模與圖結構構建：將柱塞泵系統視為一個由多個相互關聯的部件（如柱塞、滑靴、配流盤、軸承等）組成的圖。圖中的節點代表關鍵部件或監測點，節點特征可提取自多源傳感數據（振動、壓力、溫度、油液顆粒等）的時域、頻域、時頻域特征。圖的邊則根據部件間的物理連接關系、信號傳遞路徑或相關性分析（如互信息、格蘭杰因果）來定義，從而構建出能表征系統內部狀態交互的動態關系圖。

1. 圖神經網絡模型設計：針對故障診斷（分類任務）和壽命預測（回歸任務）的不同特點，設計或適配合適的GNN模型。

• 故障診斷：可采用圖卷積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）等，學習節點特征的深層表示，并匯聚全圖信息進行健康狀態（如正常、磨損、氣蝕、松脫等）的分類。模型能夠捕捉故障在部件間的傳播和影響路徑。

• 壽命預測：這是一個更具挑戰性的回歸任務。需要構建能夠處理時序圖序列的模型，如結合長短期記憶網絡（LSTM）或Transformer的時空圖神經網絡（ST-GNN）。該模型從歷史監測數據構建的時序圖序列中，學習系統退化狀態的動態演變規律，最終輸出對未來RUL的概率性預測。

1. 關鍵技術挑戰與解決方案：

• 小樣本與不平衡數據：柱塞泵的故障樣本尤其是嚴重故障樣本稀缺。可采用基于圖的數據增強技術（如子圖采樣、節點特征擾動）、遷移學習（從仿真或類似設備數據遷移知識）或元學習來提升模型在小樣本下的泛化能力。

• 動態圖建模：系統狀態和部件間的關系可能隨時間變化。需要研究動態圖神經網絡，以在線更新圖結構或學習邊權重的變化。

• 可解釋性：為增強工程可信度，需結合圖注意力機制、圖可視化等技術，解釋模型決策所依據的關鍵部件和關聯關系，實現“白盒”或“灰盒”診斷與預測。

二、試驗發展
理論研究需通過系統的試驗進行驗證與優化。試驗發展主要包括以下環節：

1. 試驗臺搭建與數據采集：構建柱塞泵綜合性能試驗臺，模擬不同工況（壓力、轉速、負載）和故障模式（如柱塞磨損、滑靴疲勞、中心彈簧失效等）。布置多類型傳感器網絡，同步采集高質量的振動、壓力、流量、溫度及油液污染度等多維狀態監測數據。通過加速壽命試驗或自然退化試驗，獲取從健康到失效的全壽命周期數據。

1. 數據處理與圖數據集構建：對原始數據進行預處理（去噪、對齊、歸一化），提取有效的特征集。根據先驗知識或數據驅動方法（如相關性分析），構建對應于不同時間片段的系統狀態圖，形成用于模型訓練和測試的時序圖數據集。需明確劃分訓練集、驗證集和測試集。

1. 模型訓練、驗證與對比分析：

• 在構建的數據集上訓練所設計的GNN模型，并優化超參數。

• 設置嚴格的對比試驗：將GNN方法與傳統機器學習方法（如支持向量機、隨機森林）、深度學習（如CNN、LSTM）以及其它圖學習方法進行對比，評估其在故障診斷準確率、召回率、F1-score以及RUL預測誤差（如RMSE, MAE）上的性能優勢。

• 進行消融實驗，驗證圖結構信息、不同節點/邊定義方式對模型性能的具體貢獻。

1. 工程驗證與部署探索：在實驗室驗證成功后，選取典型工業場景（如工程機械、冶金設備）中的在役柱塞泵進行小范圍現場試驗。驗證算法在真實噪聲環境、變工況下的魯棒性和實用性。探索輕量化模型部署方案，以適應邊緣計算設備的資源限制。

結論
本研究通過將柱塞泵系統抽象為圖結構，并利用圖神經網絡挖掘其內部復雜的關聯與演化規律，有望突破傳統方法在故障早期識別、精準定位以及長時程壽命預測方面的瓶頸。系統的技術研究和試驗發展，不僅能為柱塞泵的預測性維護提供更智能、更可靠的工具，其方法論也可推廣至其他復雜旋轉機械或機電系統的健康管理，具有重要的理論價值與工程應用前景。未來工作將集中在動態自適應圖模型、跨設備遷移學習以及云端-邊緣端協同的智能運維框架研究上。