舰队联合损伤诊断网络

个体数据群体互校

利用机群个体特征相似性，将任一结构观测迅速用于多机损伤状态协同更新，实现比单机诊断更准更稳。

Jiaqi, Xu · Dai, Dingqiang · 周轩 · Giglio, Marco · Sbarufatti, Claudio · 董雷霆

Aerospace Science and Technology 2026

技术优势

多机数据互相校准

利用copula函数基于结构特征相似性建模不同结构损伤状态的联合概率分布，实现用个体观测对机队其他成员损伤状态的协同更新。

损伤特征提取更准

引入物理解码变分神经网络，能够从监测数据中精确提取结构特征并量化损伤。

诊断不确定性更低

与传统的基于个体的方法相比，所提方法在机队中减少了个体损伤状态诊断和预后的不确定性，结果更准确。

应用场景

• 航空结构健康监测：将机队多架飞机监测数据联合分析，比单机方法更早发现损伤。
• 损伤诊断算法：提供基于特征相似性的协同诊断算法，提高个体损伤状态估计精度。
• 桥梁结构健康监测：可迁移至桥梁群监测，利用多桥相似性协同更新损伤状态。
• 机械装备预测维护：通过机队协同诊断减少不确定性，支持更可靠的预测维护决策。
• 多机协同感知：为多结构协同感知提供损伤状态联合建模方法。