[發(fā)明專利]一種基于數(shù)字孿生的齒輪箱在線故障診斷方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310082627.5
• 申請(qǐng)日: 2023-02-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116046384A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-05-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬軍;李蓉;李祥
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 昆明理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01M13/021
• 分類(lèi)號(hào): G01M13/021;G01M13/028;G06F18/24
• 代理公司: 昆明合盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 53210
• 代理人: 牛林濤

1.基于數(shù)字孿生的齒輪箱在線故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集齒輪箱運(yùn)行過(guò)程中的不同數(shù)據(jù)，構(gòu)建齒輪箱的數(shù)字孿生模型；

S2：動(dòng)態(tài)更新齒輪箱數(shù)字孿生模型，引入信賴域算法迭代優(yōu)化模型參數(shù)，利用余弦相似度作為數(shù)字孿生模型仿真信號(hào)與實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)相似性度量標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)余弦相似度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，停止迭代并獲得未定參數(shù)值，根據(jù)相關(guān)參數(shù)修正數(shù)字孿生模型，得到齒輪箱虛實(shí)聯(lián)動(dòng)的高保真模型；

S3：通過(guò)預(yù)定義故障類(lèi)型，在齒輪箱數(shù)字孿生模型中嵌入故障模塊，得到齒輪箱故障狀態(tài)的仿真信號(hào)，利用故障診斷算法獲取故障特征信息，并上傳至云端數(shù)據(jù)庫(kù)；

S4：采集實(shí)體設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)，與孿生數(shù)據(jù)庫(kù)中的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配對(duì)比，最終得到實(shí)體設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)實(shí)體設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)及故障診斷；

S5：若檢測(cè)出齒輪箱為故障狀態(tài)，則調(diào)用設(shè)備維護(hù)規(guī)則對(duì)故障信息進(jìn)行邊緣計(jì)算，對(duì)實(shí)體設(shè)備進(jìn)行相關(guān)運(yùn)行參數(shù)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)齒輪箱穩(wěn)定高效的運(yùn)行，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于數(shù)字孿生的齒輪箱在線故障診斷方法，其特征在于，所述S1中采集的數(shù)據(jù)包括靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；靜態(tài)數(shù)據(jù)包括齒輪箱歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、裝備特性、幾何形態(tài)數(shù)據(jù)、材料初始屬性等已獲取的確定信息；動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括與齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的瞬態(tài)時(shí)變信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于數(shù)字孿生的齒輪箱在線故障診斷方法，其特征在于，所述S1中構(gòu)建齒輪箱的數(shù)字孿生模型的步驟為：

S1.1：融合齒輪箱機(jī)理信息和靜態(tài)數(shù)據(jù)完成初始數(shù)值模型構(gòu)建，

該過(guò)程可表述為：

MO＝{I_{歷史數(shù)據(jù)}，I_機(jī)理，I_形態(tài)，P_裝備}????(1)

式中，P_裝備表示裝備的特性，I_{歷史數(shù)據(jù)}，I_機(jī)理和I_形態(tài)分別表示歷史數(shù)據(jù)、機(jī)理和形態(tài)信息，MO表示歷史數(shù)據(jù)、機(jī)理與形態(tài)信息共同驅(qū)動(dòng)構(gòu)建的初始數(shù)值模型。

其中，的定義如下：

P_裝備＝{P_{多學(xué)科}，P_多物理，P_多尺度，…，P_多參量，P_{多源數(shù)據(jù)}，P_概率性}????(2)

式中，P_裝備表示齒輪箱的特征參量，包括多學(xué)科、多物理、多尺度、多參量、多源數(shù)據(jù)、概率性等特征參量；

S1.2：利用所測(cè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合齒輪箱當(dāng)前時(shí)刻的機(jī)理信息，對(duì)齒輪箱初始數(shù)值模型中的幾何形態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，構(gòu)建齒輪箱數(shù)字孿生模型，該過(guò)程可表述為：

式中，表示裝備當(dāng)前擁有的特征，I_{在線線數(shù)}表示當(dāng)前現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，MO表示式(1)中構(gòu)建的模型，MOcurr表示齒輪箱數(shù)字孿生模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于數(shù)字孿生的齒輪箱在線故障診斷方法，其特征在于，所述S2中齒輪箱數(shù)字孿生模型迭代優(yōu)化的具體步驟為：

S2.1：根據(jù)齒輪箱數(shù)字孿生模型生成仿真振動(dòng)信號(hào)；

S2.2：采集實(shí)體設(shè)備同種工況及同一時(shí)刻下的實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)；

S2.3：利用余弦相似度作為度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行匹配分析，以此判斷齒輪箱數(shù)字孿生模型與物理實(shí)體之間是否具有高度一致性。其中，余弦相似度表達(dá)式如下：

式中，Vp與Vs分別為實(shí)體設(shè)備測(cè)試與數(shù)字孿生模型仿真得到的長(zhǎng)度為N的振動(dòng)響應(yīng)；

S2.4：若二者相似度小于預(yù)設(shè)閾值，引入信賴域算法，對(duì)齒輪箱數(shù)字孿生模型的關(guān)鍵特征參量進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，迭代求解最優(yōu)參數(shù)，修正孿生模型，直至滿足余弦相似度的判斷要求。