[发明专利]一种基于数字孪生的叶片转子试验台预测性维修方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于数字孪生的叶片转子试验台预测性维修方法及系统。此系统包含三大模块，物理空间模块、边缘网关模块及孪生空间模块，所述的物理空间模块主要由叶片转子试验台静态数据以及动态数据所构成，所述的边缘网关模块主要由信息接收模块、数据处理模块、异常检测模块及预测故障模块等子模块构成，所述的孪生空间模块由孪生设备模块、虚拟场景模块、数学模型模块、数据存储模块、实时监测模块及故障报告模块等子模块构成，叶片转子试验台的预测性维修方法也是基于此系统得以实现。本发明一方面实现了对叶片转子试验台的预测性维修，更为重要的是保证叶片转子试验台健康运行，减少停机时间，提高试验的精确性。

技术领域

本发明涉及数字孪生领域，尤其涉及一种基于数字孪生的叶片转子试验台预测性维修方法及系统

背景技术

数字孪生是一种集成多学科、多概率及多尺度的仿真过程，数字孪生技术是通过数字化的方式建立一个与物理空间相对应的虚拟空间，是实现两者交互融合的重要技术，虚拟孪生体以信息交互为前提条件，与物理实体进行同步运作，通过分析其在虚拟空间里的行为与状态来对物理空间进行反馈。

一般来说，在对叶片转子试验台进行试验研究过程中，当设备出现故障时才对其进行维修维护。但在此过程中，由于增加了停机时间，因此对科研进度会产生很大的影响。基于此，如何实现对叶片转子试验台的健康管理尤为重要。

故在本发明中，利用数字孪生技术在虚拟空间创建与物理实体相对应的试验台虚拟孪生体并实时监测，通过对设备的实时状态评估，制定维护决策，实现对设备的预测性维修维护。根据数据对比分析，判断设备发生故障的类型及时间，以此制定合理的故障解决方案，保证叶片转子试验台健康运行。

发明内容

本发明提供一种基于数字孪生的叶片转子试验台预测性维修方法及系统，根据物理空间创建与之相对应的孪生空间，建立边缘网关实现物理空间与孪生空间的连接，通过构建底层的混合传感网络实时收集试验台驱动系统、润滑系统、转子、轮盘、轴承、基座等各类零部件的振动、温度、压力等信号，通过建立数据异常检测模型的方法对运行数据进行异常检测以及构建网络预测模型的方法实现对叶片转子试验台的精准故障定位，由此制定故障解决方案。通过将方案先作用于孪生空间，利用拆装工艺仿真、控制算法及人机工效等手段，验证方案的合理性及可行性，实现以虚控实的研究目的。本发明一方面实现了对叶片转子试验台的预测性维修，更为重要的是保证叶片转子试验台健康运行，减少停机时间，提高试验的精确性。

一种基于数字孪生的叶片转子试验台预测性维修系统，包括物理空间模块、孪生空间模块及边缘网关模块，边缘网关模块是实现孪生空间作用于物理空间的重要介质。

所述的物理空间模块，是由人、机、物及其环境四者所构成的集合，一方面提供设备静态底层数据，包括设备信息、工作参数等；另一方面采集动态数据，叶片转子试验台在运作时通过各类传感器进行采集，动态数据包括转子信号(转速、三维振动)、叶片信号(转速、三维振动)、润滑信号(润滑油压、油温、液位)、电机信号(转速、扭矩)、轴承信号(油膜压力、温度)及周围环境中温度、湿度等多源异构数据。

物理空间模块中采集到的数据将实时发送至边缘网关模块。

所述的孪生空间模块由孪生设备模块、虚拟场景模块、数学模型模块、数据存储模块、实时监测模块及故障报告模块等子模块构成。

所述的孪生设备模块是通过三维建模软件构建的叶片转子孪生试验台以及相关的实验器材及设备。

所述的虚拟场景模块由真实场景搭建而来，可带来沉浸式体验。

所述的数学模型模块用于构建数据异常检测模型及网络预测模型，并将其进行有效的存储并将其发送至边缘网关模块。

构建的数学模型非限定于在边缘网关实现故障定位，基于多维的外界因素，造成机器故障并非只包含一个原因，也可在孪生空间实现部分多维因素的故障预测。