基于数字孪生软件的设备预测性维护技术研究

本文研究分析了钢铁行业设备智能运维的现状，将数字孪生技术应用在设备预测性维护领域，通过研究棒线材设备故障诊断分析技术、轧机故障信号降噪重构特征识别方法、基于设备的振动信号报警识别方法及计算设备、具有故障点定位的棒线材设备故障诊断方法和设备数字孪生模型研究等，建立基于AIoT的棒线材设备数字孪生运维系统，以数字孪生3D可视化的仿真方式展现“产线级”和“设备级”对运行数据的实时监测，辅助修护决策取得较好成效。丰富多元的人机交互方式推动全新生产管理和设备维护协作模式的发展，成为企业数字化转型升级的重要引擎，为数字孪生技术的研究与落地应用提供参考。