【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法
本专利技术涉及液压系统故障诊断预测
，具体涉及基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法。
技术介绍
这里的陈述仅提供与本专利技术相关的
技术介绍
，而不必然地构成现有技术。液压系统具有重量轻、体积小、功率大、工作稳定性强以及能够完成大范围的无极调速等特点，在工业领域中应用广泛。其中，液压系统作为数控冲压机床的重要组成部分,在冲压机床工作过程中起着至关重要的作用。同时，作为冲压机床核心部分的液压系统，其运行的稳定性对于整个机床乃至整条生产线都有很重要的影响。如果液压系统出现突发性故障，就极有可能会导致机床损坏或者生产线停产，使企业遭受巨大的经济损失。因此如何保证数控冲压机床中液压系统的正常稳定运行，及时预测并诊断液压系统故障，具有十分重要的意义。当前液压系统的故障预测诊断方法主要分为两种，通过建立相应模型的模型诊断法即模型驱动和基于运行数据的数据分析诊断法即数据驱动。模型驱动包括系统的数字模型、失效模型和疲劳寿命模型。其缺点是在很大程度上取决于人类的经验和知识...
【技术保护点】
1.基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法，其特征在于，将基于数字孪生模型驱动的液压系统故障诊断预测方法的结果和基于数据驱动的液压系统故障诊断预测方法的结果输入到初始化的融合算法中，利用融合算法进行剩余使用寿命和概率密度的计算，得到所需要的液压系统剩余使用寿命。/n
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法，其特征在于，将基于数字孪生模型驱动的液压系统故障诊断预测方法的结果和基于数据驱动的液压系统故障诊断预测方法的结果输入到初始化的融合算法中，利用融合算法进行剩余使用寿命和概率密度的计算，得到所需要的液压系统剩余使用寿命。
2.如权利要求1所述的基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法，其特征在于，所述融合算法采用粒子滤波算法。
3.如权利要求1所述的基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法，其特征在于，将液压系统各元件的退化模型转变为状态空间模型，带入融合算法中，进行融合算法的初始化。
4.如权利要求1所述的基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法，其特征在于，所述基于数字孪生模型驱动的液压故障诊断预测方法包括以下步骤：
建立液压系统的数字孪生模型；
数字孪生模型接收待诊断和预测系统安装的传感器传输来的运行数据信息，进行实时更新；
利用更新后的数字孪生模型进行仿真，得到基于数字孪生模型驱动的液压故障诊断预测结果。
5.如权利要求4所述的基于数字孪生的液压系统融合型故障诊断预测方法，其特征在于，所述数字孪生模型由供油回路、调速回路、速度换接回路、压力控制回路、换向回路及辅助回路的数字...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡天亮，王亚强，巩超光，叶瑛歆，张承瑞，骆伟超，
申请(专利权)人：山东大学，山东大学苏州研究院，
类型：发明
国别省市：山东;37
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