数字孪生驱动的风电机组变桨系统故障诊断

数字孪生作为连接物理世界和数字世界的纽带，其融合机理与数据的建模方式在时效性和准确性等方面有着超出以往模型的潜力。文中首先针对风电机组变桨系统故障诊断问题，结合多体动力学提出了一种风电机组数字孪生模型的建立方法；其次，利用机组运行信息与机理先验知识，并通过历史数据进行风电机组控制逻辑反演；再次，以上述模型对风电机组历史监测数据进行仿真分析，将仿真结果与历史监测数据进行对比，迭代修正数字孪生模型，并验证所建立的数字孪生模型的准确性；最后，在所建立模型的基础上构建仿真结果与实际监测数据的残差值，使用该残差值作为故障特征变量对该风电机组变桨系统故障进行诊断分析，其结果验证了上述方法的有效性和可行性。     

基于数字孪生技术的工业机器人故障预测方法

为了提高工业机器人的运行效率，采用数字孪生技术和卷积神经网络算法设计了工业机器人故障的预测方法。首先设计了工业机器人故障预测的基本架构，然后利用数字孪生技术构建了虚实映射的工业机器人的物理模型，并提取工业机器人的运动姿态特征，最后利用卷积神经网络算法构建了工业机器人电机故障的预测模型，通过对故障特征信号特征提取和分类，实现了故障的实时预测。仿真结果表明：通过孪生虚拟模型获取的工业机器人运行状态与实际运行状态高度重合，采用提出的故障预测方法对100组数据处理，得到的正确率、精确率、召回率和F1值4个性能指标分别为0.961 7、0.903 5、0.925 4和0.923 1，均明显高于其他两种对比方法，为工业机器人进行故障诊断和预测提供有力的技术支持。     

数据驱动的生产线数字孪生系统构建与应用

为满足生产线智能化的发展需求,针对传统生产线现场调试周期长,生产线三维可视化能力差,生产数据不同步,现场状态监控成本高等问题,结合数字孪生技术,以数据驱动为基础,构建了生产线数字孪生系统。首先运用Process Simulate构建生产线上的各类设备的数字孪生模型,根据数据通信网络和数据采集架构图,利用OPC UA和Modbus通信,读取生产线设备实时数据,并存入相应的数据库中作为驱动生产线数字孪生模型的数据源,从而实现数字孪生模型对物理实体的实时映射。最后,通过搭建虚拟仿真环境,对数字孪生系统进行虚拟调试,并通过构建实例验证平台,验证生产线数字孪生系统的有效性和可行性。     

基于混合驱动的进给系统数字孪生模型自适应更新法

为了解决传统建模方法搭建的数控机床进给系统模型形式单一且缺乏与物理空间的在线实时交互，导致仿真结果精度低的问题，提出一种基于机理模型和数据驱动模型混合驱动的进给系统数字孪生模型自适应更新方法。该方法针对进给系统多领域耦合的特点，利用物理建模工具Simulink/Simscape建立了机电一体化数字孪生机理模型，同时基于长短记忆神经网络建立了数字孪生数据驱动模型，二者混合构成进给系统数字孪生模型。在此基础上，采用带有遗忘因子的递推最小二乘算法更新模型，提高了模型的适应性。通过双轴进给系统的虚实同步运动实验验证了所提方法的有效性。     

矿用电铲的形性一体化数字孪生方法及其验证

数字孪生是一个旨在物理空间和虚拟空间之间建立实时映射的概念,反映产品在物理空间中隐藏而有价值的信息。针对矿用电铲结构安全难以进行实时监测和预警的难题,引入数字孪生的理念,提出了一种矿用电铲的形性一体化数字孪生方法,开发了相应的系统。构建了矿用电铲的数字孪生体,实现对矿用电铲结构安全的实时监测与预警。通过一台实验用矿用电铲为例验证了所提出方法的可行性。     

基于数字孪生技术的飞行区运行架构EI北大核心

针对智慧飞行区运行建设研究中,数字孪生的服务应用模块仍然存在数字模型与物理空间缺少交互、功能缺乏应用的问题,依托数字孪生技术对飞行区运行多要素进行物理映射和仿真,构建4层数字孪生基本体系架构;通过数据实时传输,实现物理空间与数字孪生模型、物理对象与虚拟目标之间的虚实映射和状态更新;结合孪生域的数据仿真迭代实现物理域的实时决策,为运行服务对象提供航空器实时状态反馈、指令风险评估等服务。在此架构内分析了五大关键技术的可行性和必要性,采用多种工具对飞行区运行三维空间结构进行建模,在结合航空器运行指令的场面风险评估仿真和可视化对目前的飞行区运行数字孪生技术成熟度进行评价的同时,验证了构建数字孪生运行飞行区的可行性。     

数字孪生连接交互理论与关键技术

数字孪生作为实现信息物理融合的重要使能技术，备受各行各业广泛关注。基于虚实交互和数模驱动，数字孪生能满足仿真(以虚映实)、控制(以虚控实)、预测(以虚预实)、优化(以虚优实)等应用服务需求，其中连接与交互是实现数字孪生动态运行和虚实空间高效融合的核心关键。针对数字孪生连接交互如何理解与实现的问题，首先从内外两层阐述了数字孪生连接交互内涵，进而提出“准确—实时—一致—安全—可靠”连接交互准则。在此基础上，从“感知—通信—映射—联动—融合”五方面探索建立了一套数字孪生连接交互理论体系，分析了数字孪生连接交互关键技术。基于数字孪生连接交互理论与方法研究，结合笔者前期在物理实体、数字孪生模型、数字孪生数据和服务的相关研究工作基础，进一步探究并丰富了数字孪生五维模型理论体系，以期为数字孪生的理论研究和应用落地提供系列理论和方法参考。     

基于实时数据驱动的车间输送线数字孪生系统研究与实现

为提高智能车间输送线场景生产运输过程的可视化程度，实现输送线设备状态的实时监控和设备故障的高效诊断处理，提出了基于实时数据驱动的车间输送线数字孪生系统架构。搭建与现场车间一致的数字孪生三维模型场景，利用车间实时数据驱动模型场景同步完成与现场车间一致的行为，建立了拓展性强，可灵活复用的可靠数字孪生系统。详细阐述了系统对设备实时数据的采集与利用策略，模型的驱动逻辑与原理和设备实时数据的详细表达方式。完成了系统的落地，并通过化纤生产线的输送线场景验证其可行性。     

基于数字孪生的卫星总装过程管控系统

为解决卫星总装过程实时管控和分析预测的难题,提出一种基于数字孪生的卫星总装过程管控系统,建立了系统体系结构,研究了面向总装过程管控的产品与车间孪生建模、数据物联采集与虚实精准映射、数字孪生驱动的总装过程实时管控与分析预测、孪生数据多维度组织管理等关键技术。该系统以孪生模型和实时数据为驱动,基于产品关键特征和车间关键要素,将模型与数据进行有效融合,实现了总装过程的实时管控,并为生产决策提供支持。通过在卫星总装车间部署运行的应用效果,验证了该系统的有效性和可行性。     

基于数字孪生的卷烟厂仓储研究与应用

针对目前仓储存在运作效率低、数据实时性差、设备健康管理缺乏等问题，设计了基于数字孪生的仓储优化方案。通过三维模型和虚拟场景的搭建，构建了仓储的数字孪生模型，提出了数字孪生仓储的体系架构，选用了OPC UA通讯框架进行数据采集和通信，利用数据驱动数字孪生模型，实现了数字空间与物理空间的交互融合。最后通过某卷烟厂仓储的落地应用，验证了系统的可行性和有效性，为数字孪生技术在仓储管理领域的应用提供了技术支撑。     

车间生产过程数字孪生系统构建及应用

数字孪生可以真实地反映物理世界,车间生产过程数字孪生可以使生产过程透明化,利用孪生数据可以优化生产。为此,在数字孪生的理论背景下,建立了车间生产过程数字孪生系统体系架构,并对系统实现的3项关键技术——车间生产过程关键要素数字孪生建模与实现、基于OPC统一架构的车间生产过程物理实体数据获取以及车间生产运行实时映射进行了详细阐述。最后,对车间实际生产线进行了数字孪生的实现,验证了所提方案的正确性和有效性,为车间生产过程数字孪生的实现提供了技术解决方案。     

[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测

针对处于恶劣工作环境的采煤机状态预测与维护困难的问题,结合数字孪生高逼真度行为仿真特性和深度学习强大的数据挖掘能力,提出数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测方法。基于物理空间多物理参数构建采煤机数字孪生体,通过在虚拟空间的可视化展示与分析实现健康状态预判;建立基于深度学习的采煤机关键零件剩余寿命预测模型,实现实时监测数据驱动下的零件剩余寿命的在线预测;综合数字孪生体状态和剩余寿命值,实现采煤机健康状态预测。通过试验验证了该方法的有效性,为采煤机健康状态预测与管理提供新思路。     

净水厂数字孪生模型构建方法研究与实践

为解决净水厂数字孪生模型构建问题，基于数字孪生五维模型，结合净水厂全流程工艺要求提出全要素数字孪生模型构建方法。通过净水厂多层次多尺度数字孪生几何模型，对净水厂全要素及其关系进行数字化呈现；通过标识解析、数据采集、语义描述和有限状态机行为搭建净水厂数字孪生信息模型，实现物理世界与数字空间的虚实映射和数字化表达；通过“机理+智能”混合驱动搭建净水厂数字孪生决策模型，对净水厂的运行机理和规律进行刻画。基于所提理论和方法设计开发了数字孪生净水厂运维管控一体化平台，为构建净水厂数字孪生模型提供了参考。     

基于实时数据驱动的数字孪生车间研究及实现

为满足智能车间生产状态实时可视化监控、健康管理、故障诊断等需求,提出一种基于实时数据驱动的数字孪生车间体系架构与技术路线.通过搭建面向真实物理行为高保真映射的虚拟仿真环境,采用面向事件响应的数据管理方法构建模块化、通用化的数字孪生车间系统.在此基础上,详细阐述了异构多源数据的采集与管理、真实物理行为的虚拟仿真环境、面向...     

数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测

针对处于恶劣工作环境的采煤机状态预测与维护困难的问题,结合数字孪生高逼真度行为仿真特性和深度学习强大的数据挖掘能力,提出数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测方法。基于物理空间多物理参数构建采煤机数字孪生体,通过在虚拟空间的可视化展示与分析实现健康状态预判;建立基于深度学习的采煤机关键零件剩余寿命预测模型,实现实时监测数据驱动下的零件剩余寿命的在线预测;综合数字孪生体状态和剩余寿命值,实现采煤机健康状态预测。通过试验验证了该方法的有效性,为采煤机健康状态预测与管理提供新思路。     

基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统

为解决当前盾构换刀机器人缺乏有效监控方式的问题,设计了基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统。系统通过Unity3D仿真平台构建孪生模型,利用机器人运动学模型在实时数据驱动下映射物理实体的运动状态,实现换刀机器人可视化监控,并利用虚拟现实技术提高系统沉浸性和可交互性。同时,针对有限元仿真软件获取力学数据的方式耗时较长、难以满足监控系统实时性要求的问题,构建了基于BP神经网络的换刀机器人力学数据监测模型,可快速获取末端执行器的应力和形变数据以保证系统安全性。最后,开发了盾构机换刀机器人数字孪生监控系统原型样机,验证了所提监控系统的有效性和可行性。     

数字孪生及其应用探索

数字孪生是一种集成多物理、多尺度、多学科属性,具有实时同步、忠实映射、高保真度特性,能够实现物理世界与信息世界交互与融合的技术手段。随着数字孪生车间概念的提出,数字孪生在智能制造中的应用潜力得到越来越多的关注。分析了数字孪生在企业应用和理论研究上的进展,基于前期提出的数字孪生的五维结构模型,提出数字孪生驱动的6条应用准则,探索了数字孪生驱动的14类应用设想与实施过程中所需突破的关键问题与技术,为未来开展数字孪生的进一步落地应用提供理论和方法论参考。     

基于数字孪生的多维多尺度智能制造空间及其建模方法

随着数字孪生、信息物理融合系统等新兴技术的发展,如何实现面向制造业应用的物理空间、信息空间与业务空间的多维融合已成为智能制造落地实施的关键。针对该问题,从逻辑关联的视角提出了多维多尺度智能制造空间的内涵与特征,并结合数字孪生技术的实现逻辑,研究了智能制造空间的虚实映射建模方法、复杂多维时空域下智能制造过程及数据建模方法。进一步,结合某叶轮的生产制造案例对所提出的建模方法进行了验证,证明了该建模方法的可行性和有效性,为实现智能制造空间多要素、多业务、多流程的实时同步仿真与虚实联动控制提供了支撑。     

基于数字孪生的工业机器人三维可视化监控EI北大核心

为实现对工业机器人的透明、实时可视化监控,提出一种基于数字孪生的工业机器人三维实时可视化监控系统。该系统基于改进的数字孪生系统框架建立机器人数字孪生体,实现了物理单元建模,以及孪生数据的采集、传输与解析,进而同步映射物理单元与虚拟单元,实现了对机器人的三维实时监控。通过采用所开发的原型系统进行验证,证明了所提系统的可行性和有效性。     

基于数字孪生的铣刀状态实时监控EI北大核心

针对机械加工过程中面临的制造过程不稳定、数据时效性差、实时监控可视化效果弱等问题,本着“虚实结合、以虚控实”的总体思想,提出基于数字孪生的铣刀状态实时监控方法,构建了物理空间和虚拟空间共生互控的数字孪生体。首先,搭建了基于数字孪生五维模型的铣刀状态监控系统结构模型,明确了五层系统架构的组成部分;其次,分别阐述了实现孪生系统框架的3个关键技术,即数控机床的数字空间搭建、多源异构数据的传输及管理、数字孪生驱动的铣刀状态监测;最后,以某薄壁件铣削加工过程为应用案例,验证了该监控方法的可行性与有效性,并为全面管控高档数控机床加工过程提供了一种新途径和新思路。