تعتبر التنبؤات الدقيقة للعمر المتبقي المفيد (Remaining Useful Life - RUL) أمرًا حيويًا للصيانة التنبؤية في الصناعات، ولكن التنفيذ الفعلي لمثل هذه الأنظمة يواجه تحديات بسبب طبيعة ملاحظات المستشعر غير المنتظمة، مثل العينة غير المتزامنة، والانقطاعات المفاجئة، وتباين الأوقات.

تتسبب هذه العوامل في صعوبة استخدام النماذج التقليدية المستندة إلى البيانات، التي غالبًا ما تنتج مسارات تدهور غير منطقية، مما يتعارض مع الطبيعة غير القابلة للتراجع لتراكم الأضرار.

لحل هذه المشكلة، نُقدم نموذج PC-MambaSDE، وهو إطار عمل موحد في الوقت المستمر للتنبؤ بالعمر المتبقي المفيد بطريقة متماسكة تحت الملاحظات غير المنتظمة. يُركز التصميم على استخدام Encoder مخصص يتسم بالوعي بالكمامة (Mask-Aware) لاستغلال الأقنعة الملاحظة، مما يسمح باستخراج إشارات تحكم غنية بالسياق.

علاوة على ذلك، قمنا بتطوير نموذج SDE قابل للتوجيه بواسطة الفيزياء (Physics-Guided Latent SDE) مع انزلاق هجين مشدود، وهو نموذج يضيف انحيازًا فيزيائيًا عالميًا يضمن الانخفاض المنضبط حتى بين الفجوات الشديدة في الملاحظات. بالإضافة إلى ذلك، يتم صياغة مهمة توقع RUL كمشكلة قيمة حدودية عبر عقوبة تدهور نهائية (Terminal Degradation Penalty) تعزل بُعد مؤشر الصحة وتطبق خسارة عقوبة لتوجيه المسارات نحو الدولة الفاشلة.

نظرًا لأهمية دقة الفحص، قمنا بتطوير استراتيجية توليد عدم انتظام هجين تُحاكي عيوب صناعية واقعية. أظهرت التجارب الواسعة على معايير عامة أن نموذج PC-MambaSDE يتفوق بشكل كبير على الأساليب الحالية، خاصة تحت نقص الملاحظات الشديد، مما يثبت فعالية دمج المبادئ الفيزيائية في الديناميات المستمرة.