22、复杂设备的数字孪生技术与故障诊断维护

复杂设备的数字孪生技术与故障诊断维护

1 复杂设备管理的重要性与现状

复杂设备，如航空航天器、复杂机电设备和铁路运输设备等，是制造业产业链中的重要基础设备。其产品生命周期管理和服务对于全球制造业的转型升级至关重要。然而，设备故障导致的意外停机可能会对经济和社会产生影响，因此对复杂设备进行有效的健康管理和故障预测十分必要。

设备节拍可以通过减少停留时间或修改不合理的程序设置来优化，这能提高企业效率并带来巨大经济效益。同时，考虑到设备的长生命周期，当大多数测试数据正常时，对设备本身的测试意义不大。而APL - EECG可以长期有效监测设备的运行状态并识别潜在故障。

2 基于机器学习的数字孪生技术体系

2.1 数字孪生技术架构

数字孪生的建立和应用依赖于多种技术的发展和创新，如感知控制技术、数据采集与传输技术、海量数据管理与处理技术以及高性能计算技术等。将机器学习方法嵌入数字孪生技术系统，可以建立双向信息连接和集成，有助于数字孪生的落地应用和创新。

提出的基于机器学习的复杂设备数字孪生技术系统由三层组成：
- 数据层 ：是整个数字孪生技术系统的基础和底层支持，包括数据采集模块和数据传输模块。数据采集模块提供实时状态传感数据、历史运行数据和用户交互数据等，通过数据传输模块将这些数据传输到上层系统。5G等先进技术的应用缩短了数据传输时间，提高了通信服务质量和实时跟踪性能。
- 边缘 - 云计算层 ：基于边缘 - 云协作构建，由建模算法模块和计算推理模块组成。建模算法模块使用数据驱动方法建立结构化知识网络数据模型，结合机器学习等智