CN113221461A - 一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，包括：掘锚一体机物理本体：矿井掘锚一体机，工作执行部，负责进行掘锚工作的正常进行；传感器群：分布固定安装在掘锚一体机物理本体上，负责实时采集掘锚一体机物理本体运动的相关数据并即时反馈数据；维护建议数据库：针对仿真模拟深度学习之后所生成的自动调优参数值并生成维护建议数据的存储库；孪生体性能退化模型：根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性。本发明提高了矿井掘锚一体机的监控效果，更形象化，实现一种仿形控制。
Description
技术领域
本发明涉及掘锚一体机技术领域，具体为一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统。
背景技术
数字孪生技术的煤矿掘进工作面掘锚一体机监控预测性维护方法，系统由物理实体、传感器、数字孪生体、云服务器、云数据库、4G基站、通信接口、网络交换机、视频显示终端、Maplesim软件、matlab-Simulink软件、上位机等组成。
但是，现有的煤矿掘进工作面存在粉尘浓度大、能见度低、喷雾、滴水等不利因素，对视频图像的采集影响较大，因此基于视频技术的掘锚一体机监控系统工作可靠性和效果并不理想，难以可视化直观反映矿井综掘工作面环境、工况状态和设备运行状态，以及对设备进行故障定位和健康预测；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，以解决上述背景技术中提出的现有的煤矿掘进工作面存在粉尘浓度大、能见度低、喷雾、滴水等不利因素，对视频图像的采集影响较大，因此基于视频技术的掘锚一体机监控系统工作可靠性和效果并不理想，难以可视化直观反映矿井综掘工作面环境、工况状态和设备运行状态，以及对设备进行故障定位和健康预测等问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，包括：
掘锚一体机物理本体：矿井掘锚一体机，工作执行部，负责进行掘锚工作的正常进行；
传感器群：分布固定安装在掘锚一体机物理本体上，负责实时采集掘锚一体机物理本体运动的相关数据并即时反馈数据；
维护建议数据库：针对仿真模拟深度学习之后所生成的自动调优参数值并生成维护建议数据的存储库；
孪生体性能退化模型：根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性，即用软件来仿真和增强矿井掘锚一体机的行位方式，具体为先使用CAD建立矿井掘锚一体机初步的二维图纸，再使用CREO软件建立矿井掘锚一体机的三维模型和矿井掘锚一体机的正常工作状态下的模型运动动画和其仿真运动节点与执行端的运动轨迹并纪录，当被监测的矿井掘锚一体机个体的实际工作状态以及各个运动节点与之前建立的矿井掘锚一体机的正常工作状态下的模型运动动画和其仿真运动节点与执行端的运动轨迹产生偏差时，该偏差值即为该矿井掘锚一体机孪生体的性能退化值；
智能维护系统：基于物理传感器与虚拟软件进行数据交互，验证仿真模型，使用Simulink Design Optimization自动调优参数值，以便模型生成与实测数据匹配的结果，对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证；
性能退化和典型故障数据库：针对衰减性数据进行存储和记录节点，从而获取对应的故障编号，进行编排存储；
日常维护基本信息库：使用Predictive Maintenance Toolbox提供的提取训练数据的各种选项，优选预测算法；
中央处理器：针对各数据之间的处理与调取工作；
运行工况数据库：针对运行工况数据进行存储和调取工作。
优选的，所述传感器群包括压力传感器、光电传感器、温度传感器和烟雾传感器。
优选的，所述中央处理器通过仿真模拟、深度学习算法进行感知分析、SimulinkDesign Optimization自动调优参数值，在Maplesim中重新设定优化后的仿真参数；利用仿真结果提取训练数据，用于机器学习算法。
优选的，所述孪生体为掘锚一体机的数字孪生模型，对掘锚一体机进行数字孪生。
优选的，所述掘锚一体机的数字孪生模型采用redictive Maintenance Toolbox提取训练数据，从实测数据中选取故障精度最高的训练算法，将该算法导入到Maplesim的数字孪生体中，通过数字孪生体与物理本体的数据交互。
优选的，所述数据交互基于数据与模型的双驱动模式，实现实时监控、智能感知、远程调试、精准定位和故障预测。
优选的，所述数字孪生为在Maplesim中构建液压、电气、机械部分仿真模型，设置仿真条件，添加传感器模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，孪生模型将各要素属性和行为反馈到物理模型控制硬件。
优选的，所述孪生模型在掘锚一体机物理实体中布置相应传感器，形成可交互的数字孪生体。
优选的，所述掘锚一体机数字孪生的方法，包括如下步骤：
步骤一：用CAD建立二维基础图纸，再使用CREO三维软件建立掘锚一体机三维零件模型,可以根据需要简化，然后组装三维装配体可视化模型；
步骤二：将三维模型导入Maplesim软件，根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性；
步骤三：在Maplesim中构建液压、电气、机械部分仿真模型，设置仿真条件，添加传感器模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，孪生模型将各要素属性和行为反馈到物理模型控制硬件，如控制器等，在掘锚一体机物理实体中布置相应传感器，形成可交互的数字孪生体，通过数据驱动方式实现数字孪生体与物理实体的信息交互；实现对物理模型的控制、监视；
步骤四：基于物理传感器与虚拟软件进行数据交互，验证仿真模型，使用SimulinkDesign Optimization自动调优参数值，以便模型生成与实测数据匹配的结果，对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证；
步骤五：使用Predictive Maintenance Toolbox提供的提取训练数据的各种选项，优选预测算法。
优选的，所述数据驱动方式实现数字孪生体与物理实体的信息交互，实现对物理模型的控制、监视。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明解决了现有监控系统依赖于视频信息对井下粉尘敏感、实时性差、只能单向观测等问题，提高了矿井掘锚一体机的监控效果，更形象化，实现一种仿形控制。
附图说明
图1为本发明掘锚一体机故障预测流程图；
图2为本发明掘锚一体机故障预测维护结构模型系统图；
图3为本发明掘锚一体机数字孪生监控系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
请参阅图1至图3，本发明提供的一种实施例：一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，包括：
掘锚一体机物理本体：矿井掘锚一体机，工作执行部，负责进行掘锚工作的正常进行；
传感器群：分布固定安装在掘锚一体机物理本体上，负责实时采集掘锚一体机物理本体运动的相关数据并即时反馈数据；
维护建议数据库：针对仿真模拟深度学习之后所生成的自动调优参数值并生成维护建议数据的存储库；
孪生体性能退化模型：根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性，即用软件来仿真和增强矿井掘锚一体机的行位方式，具体为先使用CAD建立矿井掘锚一体机初步的二维图纸，再使用CREO软件建立矿井掘锚一体机的三维模型和矿井掘锚一体机的正常工作状态下的模型运动动画和其仿真运动节点与执行端的运动轨迹并纪录，当被监测的矿井掘锚一体机个体的实际工作状态以及各个运动节点与之前建立的矿井掘锚一体机的正常工作状态下的模型运动动画和其仿真运动节点与执行端的运动轨迹产生偏差时，该偏差值即为该矿井掘锚一体机孪生体的性能退化值；
智能维护系统：基于物理传感器与虚拟软件进行数据交互，验证仿真模型，使用Simulink Design Optimization自动调优参数值，以便模型生成与实测数据匹配的结果，对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证；
性能退化和典型故障数据库：针对衰减性数据进行存储和记录节点，从而获取对应的故障编号，进行编排存储；
日常维护基本信息库：使用Predictive Maintenance Toolbox提供的提取训练数据的各种选项，优选预测算法；
中央处理器：针对各数据之间的处理与调取工作；
运行工况数据库：针对运行工况数据进行存储和调取工作。
进一步，传感器群包括压力传感器、光电传感器、温度传感器和烟雾传感器。
进一步，中央处理器通过仿真模拟、深度学习算法进行感知分析、SimulinkDesign Optimization自动调优参数值，在Maplesim中重新设定优化后的仿真参数；利用仿真结果提取训练数据，用于机器学习算法。
进一步，所述孪生体为掘锚一体机的数字孪生模型，对掘锚一体机进行数字孪生。
进一步，掘锚一体机的数字孪生模型采用redictive Maintenance Toolbox提取训练数据，从实测数据中选取故障精度最高的训练算法，将该算法导入到Maplesim的数字孪生体中，通过数字孪生体与物理本体的数据交互。
进一步，数据交互基于数据与模型的双驱动模式，实现实时监控、智能感知、远程调试、精准定位和故障预测。
进一步，数字孪生为在Maplesim中构建液压、电气、机械部分仿真模型，设置仿真条件，添加传感器模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，孪生模型将各要素属性和行为反馈到物理模型控制硬件。
进一步，孪生模型在掘锚一体机物理实体中布置相应传感器，形成可交互的数字孪生体。
进一步，掘锚一体机数字孪生的方法，包括如下步骤：
步骤一：用CAD建立二维基础图纸，再使用CREO三维软件建立掘锚一体机三维零件模型,可以根据需要简化，然后组装三维装配体可视化模型；
步骤二：将三维模型导入Maplesim软件，根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性；
步骤三：在Maplesim中构建液压、电气、机械部分仿真模型，设置仿真条件，添加传感器模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，孪生模型将各要素属性和行为反馈到物理模型控制硬件，如控制器等，在掘锚一体机物理实体中布置相应传感器，形成可交互的数字孪生体，通过数据驱动方式实现数字孪生体与物理实体的信息交互；实现对物理模型的控制、监视；
步骤四：基于物理传感器与虚拟软件进行数据交互，验证仿真模型，使用SimulinkDesign Optimization自动调优参数值，以便模型生成与实测数据匹配的结果，对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证；
步骤五：使用Predictive Maintenance Toolbox提供的提取训练数据的各种选项，优选预测算法。
进一步，数据驱动方式实现数字孪生体与物理实体的信息交互，实现对物理模型的控制、监视。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (10)
1.一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于,包括：掘锚一体机物理本体：矿井掘锚一体机，工作执行部，负责进行掘锚工作的正常进行；
传感器群：分布固定安装在掘锚一体机物理本体上，负责实时采集掘锚一体机物理本体运动的相关数据并即时反馈数据；
维护建议数据库：针对仿真模拟深度学习之后所生成的自动调优参数值并生成维护建议数据的存储库；
孪生体性能退化模型：根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性，即用软件来仿真和增强矿井掘锚一体机的行位方式，具体为先使用CAD建立矿井掘锚一体机初步的二维图纸，再使用CREO软件建立矿井掘锚一体机的三维模型和矿井掘锚一体机的正常工作状态下的模型运动动画和其仿真运动节点与执行端的运动轨迹并纪录，当被监测的矿井掘锚一体机个体的实际工作状态以及各个运动节点与之前建立的矿井掘锚一体机的正常工作状态下的模型运动动画和其仿真运动节点与执行端的运动轨迹产生偏差时，该偏差值即为该矿井掘锚一体机孪生体的性能退化值；
智能维护系统：基于物理传感器与虚拟软件进行数据交互，验证仿真模型，使用Simulink Design Optimization自动调优参数值，以便模型生成与实测数据匹配的结果，对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证；
性能退化和典型故障数据库：针对衰减性数据进行存储和记录节点，从而获取对应的故障编号，进行编排存储；
日常维护基本信息库：使用Predictive Maintenance Toolbox提供的提取训练数据的各种选项，优选预测算法；
中央处理器：针对各数据之间的处理与调取工作；
运行工况数据库：针对运行工况数据进行存储和调取工作。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述传感器群包括压力传感器、光电传感器、温度传感器和烟雾传感器。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述中央处理器通过仿真模拟、深度学习算法进行感知分析、Simulink DesignOptimization自动调优参数值，在Maplesim中重新设定优化后的仿真参数；利用仿真结果提取训练数据，用于机器学习算法。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述孪生体为掘锚一体机的数字孪生模型，对掘锚一体机进行数字孪生。
5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述掘锚一体机的数字孪生模型采用redictive Maintenance Toolbox提取训练数据，从实测数据中选取故障精度最高的训练算法，将该算法导入到Maplesim的数字孪生体中，通过数字孪生体与物理本体的数据交互。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述数据交互基于数据与模型的双驱动模式，实现实时监控、智能感知、远程调试、精准定位和故障预测。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述数字孪生为在Maplesim中构建液压、电气、机械部分仿真模型，设置仿真条件，添加传感器模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，孪生模型将各要素属性和行为反馈到物理模型控制硬件。
8.根据权利要求7所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述孪生模型在掘锚一体机物理实体中布置相应传感器，形成可交互的数字孪生体。
9.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述掘锚一体机数字孪生的方法，包括如下步骤：
步骤一：用CAD建立二维基础图纸，再使用CREO三维软件建立掘锚一体机三维零件模型,可以根据需要简化，然后组装三维装配体可视化模型；
步骤二：将三维模型导入Maplesim软件，根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性；
步骤三：在Maplesim中构建液压、电气、机械部分仿真模型，设置仿真条件，添加传感器模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，孪生模型将各要素属性和行为反馈到物理模型控制硬件，如控制器等，在掘锚一体机物理实体中布置相应传感器，形成可交互的数字孪生体，通过数据驱动方式实现数字孪生体与物理实体的信息交互；实现对物理模型的控制、监视；
步骤四：基于物理传感器与虚拟软件进行数据交互，验证仿真模型，使用SimulinkDesign Optimization自动调优参数值，以便模型生成与实测数据匹配的结果，对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证；
步骤五：使用Predictive Maintenance Toolbox提供的提取训练数据的各种选项，优选预测算法。
10.根据权利要求8所述的一种基于数字孪生技术的掘锚一体机监控系统，其特征在于：所述数据驱动方式实现数字孪生体与物理实体的信息交互，实现对物理模型的控制、监视。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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