《Journal of Marine Science and Engineering》：MLP-Based Condition Assessment Method for Marine Propulsion Shafting Driven by Measured and Digital Twin Data Fusion
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船舶推进轴系在复杂多变工况下运行，艉轴承磨损与基座沉降会引起载荷再分配、振动能量迁移以及轴心轨迹畸变，威胁安全运行。针对故障样本不足、退化状态难以直接测量以及纯数据驱动模型可解释性有限等问题，研究人员提出一种由实测数据与数字孪生数据融合驱动的多层感知机（MLP
船舶推进轴系在复杂多变工况下运行，艉轴承磨损与基座沉降会引起载荷再分配、振动能量迁移以及轴心轨迹畸变，威胁安全运行。针对故障样本不足、退化状态难以直接测量以及纯数据驱动模型可解释性有限等问题，研究人员提出一种由实测数据与数字孪生数据融合驱动的多层感知机（MLP）状态评估方法。构建了包含几何模型、物理模型、规则模型和行为模型的数字孪生框架；采用Timoshenko梁有限元模型并结合模态截断（modal truncation）降低计算成本，同时描述位移引起的载荷与振动响应。在轴系试验台上开展静、动态试验，通过工况匹配、异常值处理与特征级融合构建双源数据集。MLP以转速、四个轴承的支撑力以及归一化时间位置作为输入特征；温度缩放（temperature scaling）用于校准类别概率，独立的严重度评分（severity score）用于表征状态趋势。降阶模型前三阶固有频率误差低于10%，代表性轴承载荷误差低于5%。在独立的时间留出测试集上，MLP达到96.78%的准确率和87.96%的故障召回率。在所测试的实验室尺度、以沉降为主导的工况范围内，上述结果表明该方法为船舶推进轴系状态评估与风险预警提供了一种有效且具有物理可解释性的途径。
船舶推进轴系状态评估研究：基于数字孪生与实测数据融合的MLP方法解读
一、研究背景与问题
船舶推进轴系是连接主机与螺旋桨的关键动力传输系统，其运行状态直接影响推进系统的效率、可靠性、安全性与声学性能。随着船舶向大型化、高功率化和复杂工况方向发展，轴系长度与柔性、轴承间距、轴径、空心度、支撑刚度、转速、功率及海况载荷之间的耦合日益增强。传统轴系设计主要遵循船级社规范，满足设计阶段的验证需求，但对全寿命周期状态演化、运行监测与智能维护的考虑不足。在实际运行中，船体变形、联轴器不对中、瞬态冲击载荷以及艉轴承磨损等会引起轴承载荷再分配、异常振动与性能退化。现有研究在轴系对中计算精度、动力学建模、艉轴承磨损机理以及机器学习状态识别等方面取得了丰富成果，但仍存在三个关键空白：其一，传统对中与动力学研究对长期艉轴承磨损引起的支撑参数变化与状态演化考虑有限；其二，艉轴承磨损研究侧重局部机理与故障特征，与轴系整体载荷分布和振动响应的联系不够紧密；其三，机器学习方法受限于实测故障样本不足，虽然数字孪生可提供补充数据，但数字孪生数据、实测数据、物理模型与工程规则之间的融合机制尚不完善。为此，研究人员提出一种由实测数据与数字孪生数据融合驱动的MLP状态评估方法。
二、主要技术方法
研究人员构建了由几何模型、物理模型、规则模型和行为模型协同的轴系数字孪生框架。物理模型基于转子动力学理论，采用Timoshenko梁单元（BEAM189）建立轴系有限元模型，并通过模态截断方法将全阶模型降阶为状态空间模型，在保留低阶振动特性的同时显著降低计算成本。规则模型基于轴承许用载荷范围、轴系对中偏差和振动限值等工程准则定义参考标签。行为模型采用含两个隐藏层（32和16个神经元）的MLP，以转速、四个轴承支撑力和归一化时间位置为输入特征，输出正常、异常和故障三类的后验概率。双源数据来自数字孪生仿真与轴系试验台物理测试，经工况匹配、异常值处理、特征级融合后按6:2:2时间顺序划分为训练集、验证集和测试集。样本来源为实验室尺度轴系试验台，包含0–5 mm艉轴承沉降和80–240 r/min转速范围。
三、研究结果
3.1 模型验证结果
通过几何尺寸对比、模态测试与静载试验验证降阶模型精度。几何模型与实测尺寸偏差不超过5 mm；前三阶固有频率误差低于10%，其中一阶垂向、一阶纵向和三阶横向模态误差低于3%；在2 mm沉降代表工况下，仿真与实测轴承载荷误差低于5%，载荷再分配方向一致。载荷影响系数与载荷传递比仿真误差为0.06%–2.43%，均低于3%。降阶模型单工况计算时间约3秒，相比全阶模型的分钟级计算大幅降低。
3.2 双源数据集构建结果
数字孪生仿真以艉轴承垂直位移（0–5 mm）和转速（80–240 r/min）为条件变量生成参数化工况；物理试验在相同条件下开展静、动态测试。静态结果表明，艉轴承沉降主要引起前艉轴承载荷增加（最大均值载荷从281.86 N增至1308.27 N）和后艉轴承卸载（从1202.97 N降至727.60 N），载荷再分配呈明显局部传递特征。动态测试表明，振动能量随沉降从前艉轴承向后艉轴承转移，峰值动态力RMS与沉降近似线性单调关系。轴心轨迹随沉降增大由规则椭圆逐渐畸变，在2 mm时二阶谐波幅值比接近0.3，进入异常状态；在3 mm时二阶和三阶谐波幅值比均超过0.5，进入故障状态。最终构建的双源数据集共19800个样本，其中正常10800个、异常5400个、故障3600个。
3.3 MLP分类结果
在独立时间留出测试集上，经十点时间聚合后，双源MLP达到96.78%的分类准确率、100%的故障精确率和87.96%的故障召回率。温度缩放（T=0.05）后Brier分数、ECE和NLL均低于0.1，表明校准概率与观测类别频率一致性良好。参数重要性分析显示，前艉轴承载荷重要性最高（54.1%），后艉轴承为22.4%，归一化时间位置为11.3%，转速仅为2.4%，与载荷传递规律一致。对比实验表明：仅用数字孪生数据训练的MLP准确率为86.33%，仅用实测数据为87.13%，均低于双源模型；去除时间特征后准确率下降38.88个百分点，故障精确率下降55.90个百分点；在160 r/min代表工况组中，实测输入故障精确率为96.95%，仿真输入为85.81%，表明源差异对故障识别有影响。
四、讨论与结论
讨论部分指出，双源数据融合策略有效解决了单源数据各自局限：数字孪生数据覆盖工况范围广、物理一致性强的优势与实测数据反映真实状态、约束模型偏差的优势相结合。时间特征作为序列感知的运行历史特征对状态判别有重要作用，但其与预设退化序列的相关性限制了泛化性声明。测量输入与仿真输入的源差异反映了轴承非线性、边界简化、模型误差和测量不确定性的综合效应，通过数据平衡策略和实测域模型选择加以控制。
研究结论表明，所提出的数字孪生框架与MLP分类方法在实验室尺度、以沉降为主导的工况范围内，实现了对船舶推进轴系正常、异常和故障状态的有效识别与风险预警，为轴系状态评估提供了物理可解释的技术途径。
