22、复杂设备的数字孪生故障预测与健康管理

复杂设备的数字孪生故障预测与健康管理

1. 设备优化与监测

设备节拍可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。考虑到设备的长生命周期，当大部分测试数据正常时，对设备本身的测试意义不大。由于大多数智能设备会逐渐老化，APL - EECG 可长期有效监测设备运行状态并识别潜在故障。

2. 基于数字孪生和机器学习的故障预测方法

复杂设备，如航空航天器、复杂机电设备和铁路运输设备，是制造业产业链中的重要基础设备。对复杂设备进行产品生命周期管理和服务，对全球制造业的转型升级至关重要。主要目标是为复杂设备建立数字孪生，并利用模型和数据驱动的计算模型管理复杂设备的全生命周期。这样可以更好地理解、监测、跟踪和掌握复杂设备的当前状态，因此需要基于信息交互反馈提供所需服务。

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。机器学习方法可嵌入数字孪生技术系统，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应用。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，即数据层、边缘 - 云计算层和服务层，各层之间存在递进关系。
- 数据层 ：是整个数字孪生技术系统的基础和底层支撑，包括数据采集模块和数据传输模块。数据采集模块提供整个数字孪生系统运行所需的数据，包括实时状态传感数据、历史运行数据和用户交互数据。数据通过数据采集设备（如 RFID 标签和传感器）从物理现场收集，高性能传感器和分布式传感技术确保设备实时物理特性的准确采集。历史运行数据包括同类系统的