柱塞泵作为液压系统中的核心动力元件，其运行状态直接关系到整个系统的可靠性与安全性。传统的故障诊断与寿命预测方法，如基于振动信号分析、油液监测或经验模型的方法，在处理复杂工况、非线性退化过程以及多源异构数据融合方面存在局限。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）凭借其强大的图结构数据建模能力，为复杂机械系统的智能运维提供了新的解决方案。本研究旨在探索并验证基于图神经网络的技术在柱塞泵故障诊断与剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测中的应用。

一、技术研究
1. 问题建模与图结构构建：将柱塞泵系统视为一个由多个相互关联的部件（如柱塞、滑靴、配流盘、轴承等）组成的图。图中的节点代表关键部件或监测点，节点特征可提取自多源传感数据（振动、压力、温度、油液颗粒等）的时域、频域、时频域特征。图的边则根据部件间的物理连接关系、信号传递路径或相关性分析（如互信息、格兰杰因果）来定义，从而构建出能表征系统内部状态交互的动态关系图。

1. 图神经网络模型设计：针对故障诊断（分类任务）和寿命预测（回归任务）的不同特点，设计或适配合适的GNN模型。

• 故障诊断：可采用图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等，学习节点特征的深层表示，并汇聚全图信息进行健康状态（如正常、磨损、气蚀、松脱等）的分类。模型能够捕捉故障在部件间的传播和影响路径。

• 寿命预测：这是一个更具挑战性的回归任务。需要构建能够处理时序图序列的模型，如结合长短期记忆网络（LSTM）或Transformer的时空图神经网络（ST-GNN）。该模型从历史监测数据构建的时序图序列中，学习系统退化状态的动态演变规律，最终输出对未来RUL的概率性预测。

1. 关键技术挑战与解决方案：

• 小样本与不平衡数据：柱塞泵的故障样本尤其是严重故障样本稀缺。可采用基于图的数据增强技术（如子图采样、节点特征扰动）、迁移学习（从仿真或类似设备数据迁移知识）或元学习来提升模型在小样本下的泛化能力。

• 动态图建模：系统状态和部件间的关系可能随时间变化。需要研究动态图神经网络，以在线更新图结构或学习边权重的变化。

• 可解释性：为增强工程可信度，需结合图注意力机制、图可视化等技术，解释模型决策所依据的关键部件和关联关系，实现“白盒”或“灰盒”诊断与预测。

二、试验发展
理论研究需通过系统的试验进行验证与优化。试验发展主要包括以下环节：

1. 试验台搭建与数据采集：构建柱塞泵综合性能试验台，模拟不同工况（压力、转速、负载）和故障模式（如柱塞磨损、滑靴疲劳、中心弹簧失效等）。布置多类型传感器网络，同步采集高质量的振动、压力、流量、温度及油液污染度等多维状态监测数据。通过加速寿命试验或自然退化试验，获取从健康到失效的全寿命周期数据。

1. 数据处理与图数据集构建：对原始数据进行预处理（去噪、对齐、归一化），提取有效的特征集。根据先验知识或数据驱动方法（如相关性分析），构建对应于不同时间片段的系统状态图，形成用于模型训练和测试的时序图数据集。需明确划分训练集、验证集和测试集。

1. 模型训练、验证与对比分析：

• 在构建的数据集上训练所设计的GNN模型，并优化超参数。

• 设置严格的对比试验：将GNN方法与传统机器学习方法（如支持向量机、随机森林）、深度学习（如CNN、LSTM）以及其它图学习方法进行对比，评估其在故障诊断准确率、召回率、F1-score以及RUL预测误差（如RMSE, MAE）上的性能优势。

• 进行消融实验，验证图结构信息、不同节点/边定义方式对模型性能的具体贡献。

1. 工程验证与部署探索：在实验室验证成功后，选取典型工业场景（如工程机械、冶金设备）中的在役柱塞泵进行小范围现场试验。验证算法在真实噪声环境、变工况下的鲁棒性和实用性。探索轻量化模型部署方案，以适应边缘计算设备的资源限制。

结论
本研究通过将柱塞泵系统抽象为图结构，并利用图神经网络挖掘其内部复杂的关联与演化规律，有望突破传统方法在故障早期识别、精准定位以及长时程寿命预测方面的瓶颈。系统的技术研究和试验发展，不仅能为柱塞泵的预测性维护提供更智能、更可靠的工具，其方法论也可推广至其他复杂旋转机械或机电系统的健康管理，具有重要的理论价值与工程应用前景。未来工作将集中在动态自适应图模型、跨设备迁移学习以及云端-边缘端协同的智能运维框架研究上。