CN113221352A - 基于数字孪生的复杂装备健康管理方法及系统 - Google Patents

基于数字孪生的复杂装备健康管理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于数字孪生的复杂装备健康管理方法及系统，所述复杂装备健康管理方法包括：获取待测复杂装备实体的当前运行数据；根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。本发明通过实现数字孪生体与复杂装备的信息交互，便于实时确定复杂装备的健康运行状况。

Description

基于数字孪生的复杂装备健康管理方法及系统
技术领域
本发明涉及数字孪生领域，特别涉及一种基于数字孪生的复杂装备健康管理方法及系统。
背景技术
现有的复杂装备往往因功能结构复杂、运行工况多变、连续运行时内部环境极端恶劣以及传感器布置的局限等，对其进行有效的健康管理是一大挑战。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，即为了实时确定复杂装备的健康运行状况，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的复杂装备健康管理方法及系统。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下方案：
一种基于数字孪生的复杂装备健康管理方法，所述复杂装备健康管理方法包括：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
可选地，所述孪生体参数包括环境参数。
可选地，所述根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
降维方法、主成分分析方法、聚类分析方法、模式识别方法、系统辨识方法。
可选地，所述根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
层次分析法、模糊聚类智能算法，遗传算法、粒子群算法、贪心算法、线性规划算法。
为解决上述技术问题，本发明还提供了如下方案：
一种基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，复杂装备健康管理系统包括：
获取单元，用于获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
运行数据处理单元，用于根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
仿真运行单元，用于根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
预测及维修决策单元，用于根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
可选地，所述孪生体参数包括环境参数。
可选地，所述运行数据处理单元根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
降维方法、主成分分析方法、聚类分析方法、模式识别方法、系统辨识方法。
可选地，所述预测及维修决策单元根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
层次分析法、模糊聚类智能算法，遗传算法、粒子群算法、贪心算法、线性规划算法。
为解决上述技术问题，本发明还提供了如下方案：
一种基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
为解决上述技术问题，本发明还提供了如下方案：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
根据本发明的实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明通过实时获取待测复杂装备实体的当前运行数据，修正待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数，进而对待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果，基于仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息，实现数字孪生体与复杂装备的信息交互，便于实时确定复杂装备的健康运行状况。
附图说明
图1是本发明基于数字孪生的复杂装备健康管理方法的流程图；
图2是本发明基于数字孪生的复杂装备健康管理系统的模块结构示意图。
符号说明：
获取单元—1，运行数据处理单元—2，仿真运行单元—3，预测及维修决策单元—4。
具体实施方式
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
本发明的目的是提供一种基于数字孪生的复杂装备健康管理方法，通过实时获取待测复杂装备实体的当前运行数据，修正待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数，进而对待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果，基于仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息，实现数字孪生体与复杂装备的信息交互，便于实时确定复杂装备的健康运行状况。
数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明基于数字孪生的复杂装备健康管理方法包括：
步骤100：获取待测复杂装备实体的当前运行数据。
步骤200：根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数。
其中，所述根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
降维方法、主成分分析方法、聚类分析方法、模式识别方法、系统辨识方法。
在本实施例中，所述孪生体参数包括环境参数。
步骤300：根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果。
步骤400：根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
其中，所述根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
层次分析法、模糊聚类智能算法，遗传算法、粒子群算法、贪心算法、线性规划算法。
优选地，在得到维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息之后，可将对应的信息发送至复杂装备实体的维护人员，便于及时处理。
此外，本发明还提供一种基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，实时确定复杂装备的健康运行状况。
如图2所示，本发明基于数字孪生的复杂装备健康管理系统包括获取单元1、运行数据处理单元2、仿真运行单元3及预测及维修决策单元4。
其中，所述获取单元1用于获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
所述运行数据处理单元2用于根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数。具体采用以下至少一者或者任意组合的方法，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数：
降维方法、主成分分析方法、聚类分析方法、模式识别方法、系统辨识方法。
在本实施例中，所述孪生体参数包括环境参数。
所述仿真运行单元3用于根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果。
所述预测及维修决策单元4用于根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。具体采用以下至少一者或者任意组合的方法，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息：
层次分析法、模糊聚类智能算法，遗传算法、粒子群算法、贪心算法、线性规划算法。
此外，本发明还提供了如下方案：
一种基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
进一步地，本发明还提供了如下方案：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
相对于现有技术，本发明基于数字孪生的复杂装备健康管理系统、计算机可读存储介质与上述基于数字孪生的复杂装备健康管理方法的有益效果相同，在此不再赘述。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的复杂装备健康管理方法，其特征在于，所述复杂装备健康管理方法包括：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的复杂装备健康管理方法，其特征在于，所述孪生体参数包括环境参数。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的复杂装备健康管理方法，其特征在于，所述根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
降维方法、主成分分析方法、聚类分析方法、模式识别方法、系统辨识方法。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的复杂装备健康管理方法，其特征在于，所述根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
层次分析法、模糊聚类智能算法，遗传算法、粒子群算法、贪心算法、线性规划算法。
5.一种基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，其特征在于，复杂装备健康管理系统包括：
获取单元，用于获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
运行数据处理单元，用于根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
仿真运行单元，用于根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
预测及维修决策单元，用于根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，其特征在于，所述孪生体参数包括环境参数。
7.根据权利要求5所述的基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，其特征在于，所述运行数据处理单元根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
降维方法、主成分分析方法、聚类分析方法、模式识别方法、系统辨识方法。
8.根据权利要求5所述的基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，其特征在于，所述预测及维修决策单元根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息，具体采用以下至少一者或者任意组合的方法：
层次分析法、模糊聚类智能算法，遗传算法、粒子群算法、贪心算法、线性规划算法。
9.一种基于数字孪生的复杂装备健康管理系统，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
获取待测复杂装备实体的当前运行数据；
根据所述待测复杂装备实体的当前运行数据，确定所述待测复杂装备实体在当前运行时所反映的孪生体参数；
根据所述孪生体参数，对所述待测复杂装备实体的数字孪生体进行仿真运行，得到仿真结果；
根据所述仿真结果，得到针对所述待测复杂装备实体的维修任务规划信息和/或未来健康状况预测信息。
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