本发明专利技术提供了一种雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，包括：获取雷达机电液系统的训练数据；对训练数据进行处理；利用处理过的训练数据生成多个动态降阶模型；将多个动态降阶模型串联搭建数字孪生模型。本发明专利技术的方法构建的机电液数字孪生模型，能够全面分析系统的各种性能，特别是恶劣环境、极限状态、加工误差等条件下的系统性能，验证机电液系统性能和系统冗余度，避免实际系统运行可能的发生风险。避免实际系统运行可能的发生风险。避免实际系统运行可能的发生风险。
【技术实现步骤摘要】
一种雷达机电液系统数字孪生模型构建方法
[0001]本专利技术属于雷达
，涉及一种雷达机电液系统数字孪生模型构建方法。
技术介绍
[0002]雷达装备是高精度、高集成的复杂机电产品，具有结构组成复杂、多学科交叉耦合、服役环境恶劣、维护保障要求高等特点。日趋激烈的市场竞争促使雷达研制模式和保障形式转型升级，以满足高可靠、高质量、短周期、优异保障能力的要求。传统研制模式以物理样机验证为主，成本高、风险大、周期长，难以满足目前的技术发展需求。
技术实现思路
[0003]为解决现有技术存在的难题，本专利技术提供了一种雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，包括以下步骤：
[0004]获取雷达机电液系统的训练数据；
[0005]对训练数据进行处理；
[0006]利用处理过的训练数据生成多个动态降阶模型；
[0007]将多个动态降阶模型串联搭建数字孪生模型。
[0008]进一步地，所述对训练数据进行处理为对训练数据进行清洗过滤，所述清洗过滤采用的是去除测试信号噪声。
[0009]进一步地，所述生成动态降阶模型的步骤具体包括：
[0010]采用矩阵分解技术对处理过的激励与响应训练数据进行数据压缩；
[0011]采用瞬态仿真模型降阶算法建立激励数据和响应数据之间的降阶模型。
[0012]进一步地，所述训练数据包括激励数据和响应数据。
[0013]进一步地，所述训练数据具体为包含雷达天线阵面抬升、倒竖及举升三路动作的机电液系统联合仿真结果数据。
[0014]进一步地，在进行数字孪生模型的搭建时，采用TwinBuilder软件进行抬升、倒竖及举升三路动作分别对应的抬升系统、倒竖系统和举升系统对应的数字孪生模型的搭建。
[0015]进一步地，将处理过的训练数据导出为激励数据和响应数据对应的csv文件。
[0016]进一步地，所述建立激励数据和响应数据之间的降阶模型时，将激励和响应数据对应的csv文件导入动态降阶模型构建生成器中进行学习生成动态降阶模型；将不同的物理量分别单独学习生成不同的动态降阶模型。
[0017]进一步地，所述激励数据对应的文件扩展名“_exc”,响应数据对应的文件扩展名“_out”。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0019](1)本专利技术旨在依据机电液系统建立机电液数字孪生模型实现雷达架撤系统可视化仿真的实时更新，从而提高雷达架撤系统的可靠性及机动性能。
[0020](2)本专利技术的方法可使得机电液系统采集的数据直接驱动机电液数字孪生模型，
部分数据也可用于仿真模型修正校核，从而得到准确的实时数字仿真模型，实现仿真数据与物理样机实测数据的等效性。
附图说明
[0021]图1为实施例一的流程图。
[0022]图2为倒竖动作的训练数据的示例。
[0023]图3为机电液系统联合仿真的速度结果。
[0024]图4为激励和响应数据清洗过滤模型。
[0025]图5为Datapairs模型设置的示例。
[0026]图6为Filter model模型参数设置的示例。
[0027]图7为Secondorder模型参数设置的示例。
[0028]图8为仿真求解器设置的示例图。
[0029]图9为速度响应数据光顺曲线的示例图。
[0030]图10为输出.csv文件过程图
[0031]图11为导入训练数据的示意图。
[0032]图12为每一种信号对应的位移响应。
[0033]图13为选择建立降阶模型的响应数据的示意图。
[0034]图14为对响应数据进行压缩的示意图。
[0035]图15为设置ROM精度并建立降阶模型的示意图。
[0036]图16为利用训练生成的抬升、倒竖和举升动态降阶模型的示意图。
[0037]图17为方波动态降阶模型的验证结果。
[0038]图18为正弦波动态降阶模型的验证结果。
[0039]图19为建立抬升系统速度响应的示意图。
[0040]图20为建立抬升系统流量响应的示意图。
[0041]图21为抬升系统数字孪生模型封装设置的示意图。
[0042]图22为抬升系统数字孪生模型封装的示意图。
[0043]图23为抬升系统数字孪生模型编译1的示意图。
[0044]图24为抬升系统数字孪生模型编译2的示意图。
[0045]图25为抬升系统Twin模型输出1的示意图。
[0046]图26为抬升系统Twin模型输出2的示意图。
[0047]图27为抬升系统Twin模型输出3的示意图。
[0048]图28为抬升系统twin模型输出4的示意图。
[0049]图29为倒竖系统Twin模型的示意图。
[0050]图30为举升系统Twin模型的示意图。
[0051]图31为Twin Deployer导入抬升系统Twin文件的示意图。
[0052]图32为在Twin Deployer中进行仿真计算的示意图。
[0053]图33为在Twin Deployer进行SDK文件夹输出设置的示意图。
[0054]图34为抬升系统可执行SDK文件目录的示意图。
[0055]图35为抬升系统SDK文件夹执行时间的示意图。
[0056]图36为抬升系统可执行SDK程序生成的结果的曲线图。
[0057]图37为倒竖系统SDK文件夹执行时间的示意图。
[0058]图38为倒竖系统SDK文件夹执行结果的示意图。
[0059]图39为举升系统SDK文件夹执行时间的示意图。
[0060]图40为举升系统SDK文件夹执行结果的示意图。
具体实施方式
[0061]下面结合实施例并参照附图对本专利技术作进一步详细描述。
[0062]实施例一：
[0063]机电液系统监测系统物理样机的运行状态，并记录系统的激励和响应数据。将该激励和响应数据作为Dynamic ROM的训练数据，生成动态降阶模型并搭建数字孪生模型。然后对数字孪生模型进行封装，最后生成可执行SDK文件夹，并部署到数字孪生平台进行结果展示。
[0064]如图1所示，本实施例提供了一种雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，包括训练数据准备、数据的清洗过滤、动态降阶模型的生成和数字孪生体模型的部署四个步骤，训练数据准备是雷达机电液系统数字孪生模型构建的数据基础，为下一步的清洗过滤做数据准备；完成清洗过滤后的数据可以用于动态降阶模型的生成；基于生成的动态降阶模型，并结合机电液的各子系统之间的逻辑关系，搭建最终的机电液系统数字孪生模型，从而实现在物联网系统上进行部署。
[0065](1)训练数据准备
[0066]训练数据准备可以采用控制系统仿真软件、液压系统仿真软件、多体动力学仿真软件等工具生成所需要的训练数据。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取雷达机电液系统的训练数据；对训练数据进行处理；利用处理过的训练数据生成多个动态降阶模型；将多个动态降阶模型串联搭建数字孪生模型。2.根据权利要求1所述的雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述对训练数据进行处理为对训练数据进行清洗过滤，所述清洗过滤采用的是去除测试信号噪声。3.根据权利要求2所述的雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述生成动态降阶模型的步骤具体包括：采用矩阵分解技术对处理过的激励与响应训练数据进行数据压缩；采用瞬态仿真模型降阶算法建立激励数据和响应数据之间的降阶模型。4.根据权利要求3所述的雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述训练数据包括激励数据和响应数据。5.根据权利要求4所述的雷达机电液系统数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述训练数据具体为包含雷达天线阵面抬升、倒竖及...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭国朋，胡长明，陈诚，娄华威，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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