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有限时间量子热机需要超越平均功和效率的诊断方法，因为微观引擎运行在涨落、不完全热化和相干性同等重要的区域。本文针对一个与主动维持的粒子数反转热通道耦合的工程化量子比特奥托引擎，开发了一种无测量反作用（保持相干性）的涨落诊断方法。通过动态贝叶斯网络（DBN）重建未测量的相干循环来分析该引擎，可在不施加两点能量测量固有的投影退相干的情况下，获得功、热量、功率和归一化效率代理涨落。反转通道被视为主动简化模型资源；因此，所有报告的功率和效率提升代表的是工作介质的毛优势，而非净器件效率。在完全热化极限下，粒子数反转增强了提取功和输出功率，同时开启了一个相对功率涨落显著降低的稳定区域。当实现有限时长等容过程时，这种毛增益重组为一个结构化的运行格局，包含高功率、高效率、低相对噪声等不同区域，其边界由非绝热驱动与热化速率的竞争时间尺度决定。直接比较表明，DBN与传统两点测量预测在相干性丰富的区域出现分歧，揭示了无反作用重构的必要性。对相干性敏感的分析进一步显示，正温度参考在近乎退相干的区域运行最佳，而反转高效率分支则与热浴后的主导相干脊保持一致。这些结果为工程化量子比特热机提供了一个简化模型基准测试框架。