[發明專利]柔性無刷電機生產線數字孿生系統

在審

• 申請號: 202210807599.4
• 申請日: 2022-07-11
• 公開（公告）號: CN115526095A
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 譚恩慶;王亮;殷得波
• 申請（專利權）人: 蘇州帥牛自動化科技有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q50/04
• 代理公司: 蘇州高專知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32474
• 代理人: 孫曉宇

本發明公開了柔性無刷電機生產線數字孿生系統，包括物理產線、虛擬產線、網絡服務系統、孿生數據系統，所述物理產線與網絡服務系統之間連接有交互反饋，所述虛擬產線與網絡服務系統之間同樣連接有交互反饋，所述網絡服務系統與孿生數據系統之間連接有服務數據模塊與數據驅動模塊，所述物理產線與孿生數據系統之間連接有數據采集模塊。本發明所述的柔性無刷電機生產線數字孿生系統，具有設備運行狀態數據監測功能、實時數據展示功能、歷史數據記錄及查詢功能、故障診斷功能，通過深度學習算法模型對監測的設備狀態數據分析計算，診斷設備是否存在運行故障，以便對生產現場情況有整體的了解判斷。

技術領域

本發明涉及柔性無刷電機生產領域，特別涉及柔性無刷電機生產線數字孿生系統。

背景技術

柔性無刷電機生產線數字孿生系統是一種進行柔性無刷電機生產的模擬系統，近年來生產設備朝著智能化、自動化方向發展，生產線設備集群規模日益增大、設備功能多樣導致結構復雜度提高，以及生產設備運行狀態數據繁雜多樣并且數據量極大，信息技術發展日漸成熟，為生產線的遠程監控提供了新的解決方案，隨著科技的不斷發展，人們對于柔性無刷電機生產線數字孿生系統的制造工藝要求也越來越高。

現有的柔性無刷電機生產線在使用時存在一定的弊端，單憑人工去管理生產線上的設備變得不切實際，不僅對人力是一種浪費，而且也效率低下，對于復雜的機械生產設備，人工的管理變得越來越難，管理者很難再依靠工作經驗去主觀判斷一臺設備是否正常運行，給人們的使用過程帶來了一定的不利影響，為此，我們提出柔性無刷電機生產線數字孿生系統。

發明內容

（一）解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了柔性無刷電機生產線數字孿生系統，具有設備運行狀態數據監測功能、實時數據展示功能、歷史數據記錄及查詢功能、故障診斷功能，通過深度學習算法模型對監測的設備狀態數據分析計算，診斷設備是否存在運行故障，以便對生產現場情況有整體的了解判斷，可以有效解決背景技術中的問題。

（二）技術方案

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：柔性無刷電機生產線數字孿生系統，包括物理產線、虛擬產線、網絡服務系統、孿生數據系統，所述物理產線與網絡服務系統之間連接有交互反饋，所述虛擬產線與網絡服務系統之間同樣連接有交互反饋，所述網絡服務系統與孿生數據系統之間連接有服務數據模塊與數據驅動模塊，所述物理產線與孿生數據系統之間連接有數據采集模塊，所述虛擬產線與網絡服務系統之間同樣連接有數據驅動模塊，所述虛擬產線與物理產線之間連接有感知數據模塊與反饋控制模塊。

作為本申請一種優選的技術方案，所述網絡服務系統內部設置有數據展示與統計模塊、工程能力分析預測模塊、視覺檢測模塊和故障預警與診斷模塊。

作為本申請一種優選的技術方案，所述孿生數據系統內部設置有傳感器數據模塊、PLC數據模塊、虛擬數據模塊、仿真數據模塊、數據預處理模塊、數據融合模塊、分析模型、仿真模型與幾何模型，所述傳感器數據模塊、PLC數據模塊、虛擬數據模塊、仿真數據模塊連接數據預處理模塊，所述數據預處理模塊連接數據融合模塊與三組模型。

作為本申請一種優選的技術方案，所述故障預警與診斷模塊分為離線學習階段與在線識別階段，所述離線學習階段內部設置設備故障樣本數據，所述設備故障樣本數據輸出數據歸一化處理與故障類別編碼，所述數據歸一化處理與故障類別編碼輸出訓練集與測試集，所述訓練集與測試集輸出訓練樣本集與測試樣本集，所述訓練樣本集輸出故障診斷模型，所述故障診斷模型輸出預訓練半監督學習模塊與微調有監督學習模塊，所述微調有監督學習模塊與測試樣本集輸出故障診斷模型測試，所述在線識別階段接入故障診斷模型測試與采集設備實時運行數據后處理模塊且輸出數據導入故障診斷模塊，最終得出故障診斷結果。

作為本申請一種優選的技術方案，所述視覺檢測模塊內部設置有智能AI實時視覺檢測模塊、檢測模型構建模塊、檢測數據處理模塊、模型框架、模型訓練、數據預處理、數據存儲、模型輸出模塊、數據輸出模塊。