基于DT的售后设备预测性维护协同模式研究

设备制造商为了满足设备用户对快速故障诊断和维护的需求，需要对设备进行实时监测、预测和远程指导。以数字孪生五维模型为基础，提出基于数字孪生的协同维护七维模型和维护服务协同模式。该模式下设备制造商和设备用户可实时获得对设备的监测信息，使得制造商能向用户提供更有效、及时的服务和支持。最后以某瓶装水封盖过程为例，构建设备隐式半马尔可夫模型，对设备当前运行状态的持续时间进行测算，得到与下一次劣化或故障状态的时间间隔，起到预测效果。构建了数字孪生服务平台框架和维护知识数据库，验证了所提出的协同维护模式的可行性。     

控制阀的防患于未然——浅谈控制阀的预测性维护

以数字式阀门定位器为核心的控制阀数字解决方案旨在控制阀的预测性维护,并实现执行机构自校准、自适应、状态监测、在线动态特性分析、故障识别与诊断,使之成为流程工业现场的智能设备。本文对部分厂家控制阀预测性维护技术进行了探讨和细节分析。     

基于Unity3D引擎的扑翼机构运动仿真

鉴于Unity3D引擎目前已成为虚拟现实技术研究使用的主流平台,在许多领域具有较好的开发前景,为了在可兼容虚拟现实和具有高可视化水平的Unity3D引擎中实现机械结构的有效运动,基于Unity3D引擎对扑翼式飞行器的扑翼机构进行了仿真设计.通过对扑翼机构的三级直齿圆柱齿轮减速器(作为传动机构)和空间曲柄摇杆机构(作为驱动机构)的运动学建模和仿真,在Unity3D引擎中导入扑翼式飞行器的模型,借助Unity3D引擎的高度可视化技术展现了飞行器扑翼机构的运动情况.实验证明,Unity3D引擎能够通过设计算法进行机械结构的运动模拟.     

基于数字孪生技术的"四线一库"自动运维系统建设及应用

数字孪生技术是在信息化平台上,利用三维建模、物联网、人工智能等技术,实现对特定场景下的物理实体、流程或系统的模拟技术.针对电力计量领域中"四线一库"检定流水线故障处理时间长、巡检工作量大等问题,文章介绍了利用数字孪生技术与设备状态预测技术相结合,实现"四线一库"计量检定流水线的全自动无人值守与精益化运维的方法及其系统.在某省电力公司的应用结果表明,在"四线一库"计量检定流水线的数字孪生系统中应用马尔科夫链预测技术可使平均巡检时间下降30％,平均故障处理时间下降30％,能有效提高该类检定流水线的可靠性与高效性.     

机组式凹印机可视化监控平台的研究与开发

目的 为解决凹版印刷生产过程中监控系统功能单一、可视化程度低、信息利用率低等问题，构建一种基于数字孪生的监控系统四层架构模型。方法 通过SolidWorks、3DS Max、Unity 3D三维建模软件搭建凹印机虚拟场景，基于Modbus TCP/IP协议采集设备的实时数据，使用SQL Server数据库对设备数据分类存储，并结合凹印机虚实映射逻辑结构，编写C#脚本实现物理实体与虚拟模型间的同步映射，完成监控系统的开发。结果 该监控平台实现了凹印机的虚实同步运行、状态监控、套准偏差监控和健康管理等功能，为印刷企业智能化运维提供了可行方案。结论 与传统印刷装备监控相比，基于数字孪生的监控系统突破了时间、空间、投入成本等条件的限制，操作者可实时掌握凹印机的生产信息、运行状态、历史信息等，极大地提高了设备稳定生产的效率，降低了企业的成本。     

基于数字孪生与深度学习技术的制造加工设备智能化方法研究

针对传统制造加工设备在生产加工过程中存在设备与数据信息联系不紧密,设备使用维护多依赖于人工经验等问题,提出了一种新的设备智能化方法。首先,在信息层建立能反映制造加工设备真实状态的数字孪生体;其次,基于历史加工大数据,通过数字孪生体对加工过程的行为进行建模及深度学习和训练,并利用训练好的人工神经网络根据采集到的实时数据来预测制造加工设备下一时刻的状态,使制造加工设备实现物理层与信息层数据的深度融合,拥有自我感知、自我预测的能力,最终实现智能化;最后,以浆料微流挤出成型设备挤出结构系统的智能化实施过程为例,验证了所提出方法的可行性。实例结果表明该设备智能化方法可有效地对挤出结构系统的运行状态进行监测及预测,为后续提高挤出成型精度提供了有效的数据信息。研究表明数字孪生和深度学习技术能够提升制造加工设备的智能化程度,可为未来智能制造的发展提供理论支撑。     

基于数字孪生的机房可视化管理系统

目前常规机房的管理应用软件中,存在数据呈现形式弱、数据监控时的操作复杂等劣势,该文结合数字孪生理念,并运用Unity 3D技术开发了一款三维可视化机房管理软件,可快速实现不同机房场景的搭建以及对机房场景的拟真,可以极大地提高机房管理效率,优化传统机房管理系统的用户使用界面。根据该软件的设计结果,可以验证在机房管理系统中引入数字孪生理念来解决常规机房管理系统中存在的劣势与问题是可行的。     

基于数字孪生的革命旧址监测与预警系统研究

目的 助推数字化技术驱动文物保护和科技赋能,加速推进革命旧址保护工作从"抢救性保护"向"预防性保护"过渡,实现革命文物面向潜在风险的主动安全管理.方法 结合现有革命旧址的保护工作,基于数字孪生五维模型,构建具有革命旧址物理模块、革命旧址虚拟模块、孪生数据模块和应用服务模块的监测预警融合机制与运行路径,实现革命旧址全要素数字化和虚拟化、全状态实时化和可视化监测预警.结果 形成客观物理革命旧址本体与虚拟革命旧址数字孪生体,同生共存的监测预警新模式,实现革命旧址监测预警的智慧互动、智能管理,实现革命旧址变化可监测、风险可预报、险情可预控、保护可提前的保护目标.结论 为数字化技术驱动文物保护的创新发展提供参考,为建立更加完善和系统的文物大数据云平台提供新路径.     

智能制造装备预测性维护技术研究和标准进展

本文针对数字化、网络化、智能化技术和制造业的深度融合下,智能制造装备需要更加高效与智能的实际需求,总结了现有设备运维技术存在的问题、最新技术发展和标准化进展,提出了最新预测性维护技术的定义和优势,从系统功能模型、工作流程、数据获取和处理、装备特征分析、状态识别、故障判别和定位、健康度预测、维护管理和执行等方面分析了企业实施预测性维护主要技术要求,介绍了预测性维护技术国际和国内标准化研制进展,为智能装备和智能产品的智能运维提供了质量基础保障,为制造企业向服务型制造转型提供了技术支撑。     

矿用MG-300/730-QWD采煤机震动状态监测系统研究

在煤矿生产过程中,矿用采煤机是煤矿生产的必备设备。本文研究的主要内容是利用LabVIEW将数据的采集、处理以及显示功能进行图形化,并对采集来的数据加以分析,更加科学、直观地反映出采煤机运行状态及故障的发展趋势,以便帮助工作人员对其进行使用和维护。     

综采工作面三机虚拟协同关键技术研究

针对当前综采工作面虚拟仿真数字化设计程度低、虚拟模型不可控、协同配套运行不匹配不协调的问题,在虚拟现实引擎Unity3D下,对综采工作面三机虚拟协同关键技术进行研究。建立了全景综采虚拟现实场景,重点对三机虚拟模型构建与修补、刮板输送机虚拟弯曲、采煤机虚拟运行行走和采煤机与液压支架相互感知等关键技术进行研究。以端部斜切进刀双向割煤方式为例进行分析,发现原型系统可以非常生动形象且真实地再现综采工作面三机的动态配套关系、姿态和性能等运行状况,并可根据不同的工况对采煤机牵引速度与液压支架跟机距离进行规划。本技术提升了综采虚拟现实的数字化设计水平,可以为综采工作面规划、分析与决策提供足够技术支持。     

嵌入式Linux在液压系统的状态监测与故障诊断中的应用

针对国产地下无轨采矿设备液压系统故障率高,而其检测和故障诊断手段落后的背景,本文提出了一种基于嵌入式Linux的多传感器信息的液压系统状态监测与故障诊断的设计方案,通过该系统能实时地、可靠地跟踪地下无轨采矿设备液压系统的工作状态,并能将设备运行状态发展趋势、故障信息通过友好的人机界面反映出来。     

基于RF和ANFIS算法的直驱风电机组故障预警

针对风电机组运行工况复杂和单一状态参数不能较好实现故障早期预警的特点,提出随机森林算法(RF)和自适应模糊神经网络算法(ANFIS)相结合的故障预警方法。该方法充分考虑机组运行数据高维非线性特点,应用随机森林算法,建立有功功率与运行参数的数据驱动模型,计算各运行参数影响有功功率的相关度;构建自适应网络模糊推理系统模型,以训练误差最大值作为故障预警阈值,实时监测发电机运行状态。将该方法应用于某1.5 MW直驱机组发电机故障预警分析,结果表明,该方法能够提前预警发电机健康状态,避免严重事故发生,对风电场开展预防性维护、维修具有重要的指导意义。     

汽车三维在线展示与虚拟试驾系统研究

目的针对在线汽车营销方式交互性、沉浸感差等问题,提升汽车网络化营销的交互体验性能。方法基于Unity3D平台,利用C#和My SQL数据库设计了汽车三维在线展示与虚拟试驾系统,采用显示层、应用层、数据层的三层体系结构,主要包含4个功能模块,分别为用户信息管理、汽车三维展示、虚拟试驾和试驾报告。依据SAEJ1100标准建立腿部空间测量模型,提出在虚拟试驾系统中腿部空间舒适性评价方法,并且基于实测数据构建虚拟试驾过程中的油耗预测模型。最终,建立较为真实的汽车试驾模型,同时确保试驾系统的流畅性和联机试驾的可操作性,实现系统的开发。实验验证系统的应用效果较好。结论汽车三维在线展示与虚拟试驾系统有效提高远程人机交互体验性能,为用户充分了解所选车型的特点和性能搭建了新型平台。     

单兵智能头盔在消防救援中的探索与应用

目的 在消防装备于高层建筑、地下建筑、大型商业综合体等复杂救援环境中无法满足信息感知和状态感知需求的背景下,探索和分析智能头盔当前在应急救援、军队作战、采矿安全等领域的应用研究现状,以期解决当前消防救援活动中环境视野差、协同效率低、救援人员健康状态无法保证等问题,提高消防救援装备的功能性和保障性,避免救援活动中可能发生的安全事故。方法 人工智能、多设备协作、多模态感知等概念是智慧消防新的发展结合点,以消防救援装备的智能化、集成化趋势为基础,提出了利用增强现实技术满足视觉增强、信息协同、物体识别等信息感知需求,利用脑电监测技术满足人员健康状态监测、疲劳预警等状态感知需求。结论 在城市快速发展的背景下,单兵智能头盔在消防救援领域的应用具有可靠性高、功能扩展性强、任务辅助效率高等优势,但同时面临功耗大、重量大、设备交互研究不足等挑战;适用于消防救援场景的单兵智能头盔有动态舒适性多目标优化、多通道类人感知和意图协同交互、系统故障诊断及容错控制等方面的设计研究趋势。     

Damage Detection in Tires Using Image-Based Strain Measurements

Tire failure in mining operations can be hazardous, resulting in financial and productivity losses. There are opportunities to improve tire monitoring systems by safely and remotely providing full-field measurements of tire properties. An optical fault detection system has been developed to investigate the feasibility of using digital image correlation to measure displacement and strain on a tire surface with the aim of detecting tire damage. This study defines metrics for damage visibility and examines the visibility of different damage types at multiple orientations in a laboratory setting. Internal and external damage was successfully detected from changes in surface strain. Knowledge gained from this investigation can be used to drive the future development of industrial tire monitoring solutions.     

基于神经网络的关联规则在故障诊断中的应用

采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。     

基于Web的远程设备状态监测与交互式维护

虽然现在有许多成功的基于Web的应用，但是专门为设备维护设计的基于Web的系统很少。一个主要的原因是开发这样一个系统存在许多困难，因为它包括大型数据库、信号处理和设备监测和控制的实时数据通信。更重要的是同时具有设计基于Web虚拟仪器和故障诊断经验的专家很少。然而，基于Web的虚拟仪器的益处时明显的，用于设备监测和分析的昂贵硬件仪器可以被低廉的基于软件的虚拟仪器代替。通过在Internet服务器上安装虚拟仪器，当前用于工厂的冗余仪器可以精简到最小。因为每种虚拟仪器只有一套拷贝安装在服务器上，所以维护工作变得简单。通过Web的交互式维护变得容易。本文给出了这样一套基于W eb的维护系统的设计框架。它包括：远程数据传感和记录，采用虚拟仪器的信号处理与分析、智能故障诊断、以及Web交互式维护平台。