論文の概要: Multi-Condition Digital Twin Calibration for Axial Piston Pumps : Compound Fault Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00199v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 08:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.102636
• Title: Multi-Condition Digital Twin Calibration for Axial Piston Pumps : Compound Fault Simulation
• Title（参考訳）: 軸方向ピストンポンプのマルチコンディションディジタル双対校正 : 複合断層シミュレーション
• Authors: Chang Dong, Jianfeng Tao, Chengliang Liu,
• Abstract要約: 軸方向ピストンポンプは、高吸気流体発電システムにおいて必須の動力源である。 従来のデータ駆動型診断法は, 複合断層の深刻なデータ不足に悩まされている。 本稿では,多条件物理データを組み合わせたディジタルツインキャリブレーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.11115562060457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Axial piston pumps are indispensable power sources in high-stakes fluid power systems, including aerospace, marine, and heavy machinery applications. Their operational reliability is frequently compromised by compound faults that simultaneously affect multiple friction pairs. Conventional data-driven diagnosis methods suffer from severe data scarcity for compound faults and poor generalization across varying operating conditions. This paper proposes a novel multi-condition physics-data coupled digital twin calibration framework that explicitly resolves the fundamental uncertainty of pump outlet flow ripple. The framework comprises three synergistic stages: in-situ virtual high-frequency flow sensing on a dedicated rigid metallic segment, surrogate model-assisted calibration of the 3D CFD source model using physically estimated ripple amplitudes, and multi-objective inverse transient analysis for viscoelastic unsteady-friction pipeline parameter identification. Comprehensive experiments on a test rig demonstrate that the calibrated digital twin accurately reproduces both single-fault and two representative compound-fault. These results establish a high-fidelity synthetic fault-generation capability that directly enables robust zero-shot fault diagnosis under previously unseen operating regimes and fault combinations, thereby advancing predictive maintenance in complex hydraulic systems.
• Abstract（参考訳）: 軸方向ピストンポンプは、航空宇宙、海洋、重機などの高吸気流体発電システムにおいて必須の動力源である。 運用上の信頼性は、複数の摩擦対に同時に影響を及ぼす複合断層によってしばしば損なわれる。 従来のデータ駆動型診断法では, 複合断層に対するデータ不足や, 各種操作条件の一般化が困難であった。 本稿では,ポンプ出口流リップルの基本的な不確実性を明確に解消する,多条件物理データ結合型ディジタルツインキャリブレーションフレームワークを提案する。 このフレームワークは3つの相乗的段階から構成される: 専用金属セグメント上での仮想高周波流センサ、物理的に推定されたリップル振幅を用いた3次元CFDソースモデルのサロゲートモデルによるキャリブレーション、粘弾性非定常摩擦パイプラインパラメータ同定のための多目的逆解析。 テストリグにおける総合的な実験により、校正されたデジタルツインは、シングルフォールトと2つの代表的な複合フォールトの両方を正確に再現することを示した。 これらの結果から, 既往の運転状態と異常の組み合わせの下で, 強靭なゼロショット故障診断を直接可能とし, 複雑な油圧システムにおける予測保守を促進できる高忠実な合成断層生成能力が確立された。

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