[發明專利]一種大型復雜機電裝備的“測-算-控”智能化數字孿生方法有效
| 申請號: | 202010407005.1 | 申請日: | 2020-05-14 |
| 公開(公告)號: | CN111666712B | 公開(公告)日: | 2023-08-08 |
| 發明(設計)人: | 宋學官;原永亮;來孝楠;王碩 | 申請(專利權)人: | 大連理工大學 |
| 主分類號: | G06F30/27 | 分類號: | G06F30/27;G06F30/23;G06F30/18;G06F30/17;G06N3/006;G06F111/04;G06F119/02;G06F119/14 |
| 代理公司: | 大連理工大學專利中心 21200 | 代理人: | 梅洪玉;劉秋彤 |
| 地址: | 116024 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 大型 復雜 機電 裝備 智能化 數字 孿生 方法 | ||
本發明提供了一種大型復雜機電裝備的“測?算?控”智能化數字孿生方法,包括物理樣機系統、數據通訊系統、數據解碼系統、優化計算系統、數據融合系統、孿生仿真系統和存儲系統,可以實現大型復雜機電裝備從產品研發、制造到后期運維的全生命周期管理,對大型復雜機電裝備的性能預估、故障診斷和性能優化具有重要意義。
技術領域
本發明屬于智能化數字孿生領域,涉及到一種基于混合有限元法、先進群智能優化算法以及結構-控制協同優化控制技術,面向大型斗輪堆取料機復雜機電裝備的“測-算-控”智能化數字孿生技術。
背景技術
隨著從實體到虛擬映射技術的發展,用數字化的方式展現物理世界狀態的數字孿生技術應運而生。目前在物流、船舶、航空航天、汽車等領域獲得了高速發展,幫助諸多企業完成從產品研發、制造到后期運維的全生命周期管理。斗輪堆取料機是散料料場最大的專用成套設備,它被廣泛應用于礦山和港口等場合對散料進行連續轉運和裝卸作業,具有操作簡單、運行速度穩定以及生產效率高等優點。復雜多變的料場環境和斗輪取料機龐大的自身結構使最小能耗下取料機的運行參數設計和性能評估成為棘手問題。結合我國大型斗輪堆取料機的技術現狀,目前對各生產要素的模擬、監測、分析等技術不是很完善,尤其是影響堆取料機的學科和參數眾多,傳統的分析和優化方法已無法高效準確的獲得其性能。運用提出的“測-算-控”智能化數字孿生技術可以提前預警堆取料機的產品性能,降低其系統工作能耗,同時對堆取料機的性能優化和故障檢測具有重要意義。
發明內容
本發明的目的是提供一種“測-算-控”智能化數字孿生技術,實現對大型復雜機電裝備的實時性能優化和故障檢測。
本發明的目的可以通過以下技術方案實現:
一種大型復雜機電裝備的“測-算-控”智能化數字孿生方法,包括物理樣機系統、數據通訊系統、數據解碼系統、優化計算系統、數據融合系統、孿生仿真系統和存儲系統其中物理樣機系統是利用不同類型傳感器來進行多源數據的采集并作為物理樣機的關鍵信息輸入量,然后利用所述的數據通訊系統將采集的數據傳遞給數據解碼系統,數據解碼系統進行數據的解碼、清洗和簡化處理,獲得物理樣機的關鍵信息并導入所述的優化計算系統中進行機、電、液、控等多學科優化求解,數據融合系統基于優化求解后的結果和系統中歷史數據進行數據融合,完成數據的多源、高維、高保真的融合,獲得可利用的渲染數據和物理樣機的高精度控制方式;在所述的孿生仿真系統中借助圖形渲染技術映射為物理樣機高精度的孿生體,基于獲得的高精度控制方式繪制高保真、直觀可信的物理樣機內部結構關系變化圖,可作為重要的歷史數據對后期的孿生體模型進行修正和優化;所述的存儲系統是將優化計算的結果和孿生體渲染的結果進行存儲。
進一步的,所述的物理樣機系統包括堆取料機的行走裝置、回轉裝置、俯仰裝置、斗輪裝置和配重等。所述的行走裝置是堆取料機的基礎單元,為監測堆取料機不同位置不同工況的行為提供行走動力;所述的回轉裝置包括多種不同類型的工業傳感器,主要用來對堆取料機進行監測采集不同工況的實時數據;所述的俯仰裝置主要用來調節堆取料機的作業高度,用于監測不同取料姿態下的性能;所述的斗輪裝置是堆取料機對散料的挖掘取料單元,主要用來收集不同料堆取料時的挖掘阻力;所述的配重主要用來平衡堆取料機在堆取料過程中的受力,通過施加配重可獲得優化后的堆取料機在不同工況下的應力、變形等,為孿生體模型的修改和優化提供數據。
所述的數據通訊系統是對采集到的不同類型的數據進行接收和發送。針對不同類型傳感器采集到的采集信號,采用CAN總線、WIFI或藍牙等技術,完成有線和無線的傳輸。為保證在對數據在傳輸過程中的關鍵數據不丟失,在通訊協議遴選時應保證數據傳遞速率不低于10Gbit/s,最大程度上高效、準確、實時的對數據進行傳遞。
所述的數據解碼系統能夠實現對采集到的數據進行解碼、數據清洗等功能。對于不同類型的傳感器的信息數據進行簡單分類,利用先進的AI算法對不同工況采集的數據進行降噪等處理,最大程度上減小累計誤差并保證數據的準確性。
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