[发明专利]一种构建数字孪生系统的方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种构建数字孪生系统的方法，包括步骤：确定多个设备类型，分别建立与每个类型的设备相对应的设备模型，其中包括，建立与设备的每个结构部件相对应的部件模型；建立与每个类型的设备的每个结构部件相对应的测点模型；基于设备的工况属性和环境属性建立与每个类型的设备相对应的监测模型；建立与每个设备模型相对应的故障模型，故障模型包括与设备模型相对应的一种或多种故障指标；基于设备模型、相应的测点模型、监测模型和故障模型，构建与设备相对应的数字孪生系统，以便根据相应的测点模型和监测模型来采集设备模型中的每个部件模型的状态数据，并根据故障模型确定设备的故障信息。本发明还一并公开了相应的计算设备。

技术领域

本发明涉及数字孪生技术领域，特别涉及一种构建数字孪生系统的方法及计算设备。

背景技术

数字孪生可应用在众多领域，目前在产品设计、产品制造、医学诊断分析、工程建设等领域应用较多。

在动设备领域，产品设计过程中一般会通过模拟软件(例如ABAQUS、ANSYS、MSC等限元分析软件，以及，3D MAX、Maya等3D建模软件)来对设备进行数字化建模，将真实世界的设备映射到数字空间，实现设备从真实的物理世界到数字世界的转换。通过在数字世界模拟物理设备的形状、性能参数、材料特性，例如包括刚度、尺寸、结构类型等，并加以工况等场景化因素，以模拟设备在不同场景下的受力、变形、受损、解体等状况，研究设备在运行过程中的状态以及使用极限，设计符合应用需求的相关参数，并进行完善和改进，以使设备在实际运行过程中更加稳定可靠，提高设备使用寿命。

在设备制造完成并投运后，为确保设备的安装可靠运行，对设备进行状态监测和故障分析是设备生产和管理过程中的关键。因此，还需要进一步对监测设备运行时的状态表征进行数字化，例如对设备的振动、温度、电流、压力等状态进行数字化，根据这些参量来监测设备本体的异常或故障。

举例来说，对于动设备的振动状态监测，需要了解设备的参数、结构、运行工况特点等详细信息，例如设备的转速、传动结构形式、零件类型及参数(转轴承型号、齿轮齿数等)、运行时的转速工况等，才能对设备的故障状态进行精确分析和判断，例如判断设备哪个部件或零件损伤、损伤类型是什么、程度如何、预测未来的变化趋势等等。而且，不同类型设备的相关属性也有显著差异，例如，高速设备与低速设备在振动幅值上有很大差异，立式结构与卧式结构的设备在振动形态上会有一定差异，滑动轴承与滚动轴承在振动特征上存在一定差异，行星齿和平行齿结构在故障频率计算和分析方法上都有一定差异。基于此，对设备建立全面、细化的模型，对于设备状态监测和诊断都至关重要。

现有技术中，往往只针对某一类设备的物理结构建立一种模型，没有形成完整的体系。而且，现有的数字化建模也没有考虑不同类型设备以及设备的不同部件在结构、运行工况、实时转速等方面的差异，因此，基于现有的数字化建模方案不能够准确、全面地分析设备故障状态，也不能实现对故障的定位。

为此，需要一种构建数字孪生系统的方法，以解决上述技术方案中存在的问题。

发明内容

为此，本发明提供一种构建数字孪生系统的方法，以力图解决或者至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种构建数字孪生系统的方法，在计算设备中执行，包括步骤：确定多个设备类型，分别建立与每个类型的设备相对应的设备模型，其中包括，建立与设备的每个结构部件相对应的部件模型；建立与每个类型的设备的每个结构部件相对应的测点模型，形成测点模型集合；基于设备的工况属性和环境属性建立与每个类型的设备相对应的监测模型；建立与每个设备模型相对应的故障模型，所述故障模型包括与设备模型相对应的一种或多种故障指标；以及基于所述设备模型、相应的测点模型、监测模型和故障模型，构建与设备相对应的数字孪生系统，以便根据相应的测点模型和监测模型来采集设备模型中的每个部件模型的状态数据，并根据故障模型确定设备的故障信息。