1. 选题来源

本课题来源于自动化实验室、高通量药物筛选平台对于移液工作站的实际运维需求。移液空气泵是自动化液体工作站核心精密流体执行单元，隔膜、单向阀、密封圈等易损件会发生渐进式微弱退化；早期故障不会直接停机，仅表现纳升级移液误差、不易察觉，最终造成试剂浪费、高通量实验数据失效。现有商用平台仅设置简单阈值报警，缺少针对早期微弱退化的故障识别与预测维护手段。

2. 国内外同类研究现状与方法

（1）商用移液平台配套空气泵，仅实现基础压力超限报警，只能够识别严重漏液、完全失效故障，无法捕捉隔膜蠕变、单向阀微卡滞、密封微渗漏这类早期弱故障。

（2）传统旋转机械故障诊断多依靠振动信号，但是移液空气泵属于气压流体部件，早期故障振动信号极其微弱，振动监测适用性差，泵腔压力时序波形是更敏感的观测特征。

（3）精密流体部件故障样本稀缺：移液空气泵价格较高，人为加速老化试验周期长、成本高昂，很难获取大量标注的早期退化故障样本，制约了数据驱动 AI 诊断模型训练。

（4）数字孪生在流体装备领域已有应用，多数侧重三维可视化仿真；面向微量可压缩气体?弹性隔膜多物理耦合，利用孪生模型批量生成虚拟故障样本、实现虚实闭环故障诊断的研究较少。纯机理模型泛化能力不足，纯深度学习模型缺少物理解释。

3. 主要难点

①移液空气泵属于多物理场耦合系统，包含机械驱动、可压缩空气流体、隔膜弹性形变，机理建模难度大；

②早期故障信号微弱，真实标注故障样本稀缺；

③仿真虚拟样本与真实设备数据存在域偏移，直接训练会造成诊断准确率下降；

④实现实测数据反向更新孪生模型，完成部件退化参数反演，属于病态反求解问题，存在多解风险。

4. 前期准备

学院实验室具备计算机、仿真软件、信号采集模块基础条件；团队已经完成移液空气泵工作原理、典型故障、压力传感、多物理仿真、时序深度学习等相关文献调研，掌握 Python 仿真、时序数据处理基础，具备开展仿真研究与算法验证的基础条件。