本文提出了一种基于图拉普拉斯正则化物理信息神经网络的工业装备退化预测方法。该方法首先对轴承振动信号进行多尺度特征提取，构建高维特征向量；然后设计融合图拉普拉斯正则化和物理先验约束的神经网络模型，通过复合损失函数优化训练；最后采用递归预测生成退化轨迹，实现剩余使用寿命的精确计算。实验表明，该方法能有效保持数据局部结构，确保预测结果符合物理规律，为工业维护决策提供可靠依据。

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摘要：本研究基于物理信息神经网络(PINN)实现轴承退化趋势分析。从振动信号中提取RMS和最大值特征，确定故障起始时间(FPT)，构建融合物理先验的深度网络模型。模型通过学习历史数据和引入退化物理约束(单调性、加速性等)，平衡数据拟合与物理规律。实验结果表明，该方法在三个轴承数据集上预测误差均在10个时间单位内，平均误差仅7.67，验证了其准确性和物理合理性。该方法实现了数据驱动与物理知识的有机结

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