一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法技术

本发明专利技术公开了一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法，包括以下步骤：智能集成平台监测采集到的力学、运动学和动力学信息实时数据，并进行筛选、清洗和预处理；根据智能集成平台监测采集数据建立监测对象状态信息的BP神经网络模型；建立监测智能集成平台对象的数值仿真模型，仿真计算得到监测对象的信息数据；智能集成平台监测采集到的实时数据和监控对象仿真数据信息进行对比，获得差异数据；实现仿真模型的迭代进化；利用迭代进化后的仿真模型的仿真数据作为训练数据，对BP神经网络模型进行模型参数修正；对监控对象的三维数字化模型进行数据展示。本发明专利技术方法实现了监控对象时域和空域的全方位展示，提高了监控数据在时域和空域的延展性。域和空域的延展性。域和空域的延展性。

【技术实现步骤摘要】
一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法


[0001]本专利技术涉及智能监测技术，尤其涉及一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法。

技术介绍

[0002]智能集成平台需要对设备的力学、运动学和动力学参数进行监测，监测参数类型和数量多。由于监测传感器的安装空间和成本等因素的限制，无法实现监测对象各部位状态信息的展示。同时，监测数据仅可以展示历史存储数据，未采集到的设备极限状态数据和未监测到的将来数据无法显示，无法向用户提供预测数据的表达。利用智能集成平台监测与仿真多元数据融合映射方法，可以实现智能集成平台对监测对象各部位任意工况和任意时间的参数展示。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法，包括：
[0005]1)智能集成平台监测采集到的力学、运动学和动力学信息实时数据进行筛选、清洗和预处理；
[0006]2)根据智能集成平台监测采集数据建立监测对象状态信息的BP神经网络模型；
[0007]3)建立监测智能集成平台对象的数值仿真模型，所述数值仿真模型包括力学模型、运动学模型和动力学模型；
[0008]根据监测得到的载荷、边界条件信息进行力学模型仿真，计算得到监控对象的力学状态仿真信息；
[0009]仿真计算得到监测对象的运动学和动力学信息数据；
[0010]4)智能集成平台监测采集到的实时数据和监控对象仿真数据信息进行对比，获得差异数据；
[0011]将差异数据作为修正数据反推仿真模型，修正仿真模型参数，实现仿真模型的迭代进化；
[0012]5)利用迭代进化后的仿真模型的仿真数据作为训练数据，对BP神经网络模型进行模型参数修正；
[0013]6)在监控对象的三维数字化模型上，对有监测点的位置，将监测点获取的实时数据映射到所述监控对象的三维数字化模型上；对没有监测点的位置，将力学仿真模型计算得到的力学仿真数据映射到所述监控对象的三维数字化模型没有监测数据的位置，将BP神经网络模型预测得到的运动学和动力学信息数据映射到所述监控对象的三维数字化模型没有监测数据的位置；
[0014]7)对监测数据和预测数据映射下的所述监控对象的三维数字化模型进行一致性分析和处理，利用滤波算法清洗、剔除误差数据，实现监测对象多元数据的多维度全景展示。
[0015]本专利技术产生的有益效果是：
[0016]本专利技术采用了实时监控数据、模型仿真数据和预测数据的融合展示方式。实时监控数据显示传感器采集的实时状态数据，模型仿真数据显示力学仿真模型计算得到的仿真数据，预测数据展示监测对象运动学和动力学神经网络模型获取的预测数据，通过所述三种数据的融合展示，实现了监测对象实时和将来数据的展示，未布置传感器的部位也得到了观测值，进而实现了监控对象时域和空域的全方位多角度展示，拓展了监控的范围，提高了监控数据在时间域的延展性。
附图说明
[0017]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0018]图1是本专利技术实施例的方法流程图。
具体实施方式
[0019]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0020]如图1所示，一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法，包括：
[0021]1)智能集成平台监测采集到的力学、运动学和动力学信息实时数据进行筛选、清洗和预处理；
[0022]2)根据智能集成平台监测采集数据建立监测对象状态信息的BP神经网络模型；
[0023]3)建立监测智能集成平台对象的数值仿真模型，根据监测得到的载荷、边界条件信息进行仿真，仿真计算得到监测对象的力学、运动学和动力学信息数据；
[0024]数值仿真模型：利用力学原理构建井架、大钩、液压缸以及与甲板连接位置的力学模型；利用运动学和动力学方法构建钻采系统各关键部件的运动学和动力学模型；
[0025]将载荷、边界条件约束输入到井架、大钩、液压缸以及与夹板连接位置的力学模型中；经过上述力学模型的仿真计算得到监控对象的状态仿真信息；
[0026]4)智能集成平台监测采集到的实时数据和监控对象仿真数据信息进行对比，获得差异数据；
[0027]根据实时监测得到的作业系统的应力、应变、位置、速度、载荷及约束信息和监控对象仿真信息进行对比，获得差异数据；
[0028]将差异数据作为修正数据反推仿真模型，修正仿真模型参数，实现仿真模型的迭代进化；
[0029]5)利用迭代进化后的仿真模型的仿真数据作为训练数据，对BP神经网络模型进行模型参数修正；
[0030]6)在监控对象的三维数字化模型上，对有监测点的位置，将监测点获取的实时数据映射到所述监控对象的三维数字化模型上；对没有监测点的位置，将力学仿真模型计算
得到的力学仿真数据映射到所述监控对象的三维数字化模型没有监测数据的位置，将BP神经网络模型预测得到的运动学和动力学信息数据映射到所述监控对象的三维数字化模型没有监测数据的位置；
[0031]7)对监测数据和预测数据映射下的所述监控对象的三维数字化模型进行一致性分析和处理，利用滤波算法清洗、剔除误差数据，实现监测对象多元数据的多维度全景展示。利用构建的监控对象三维数字化模型，通过文本、图表、云图的方式展示当前采集到的状态信息；实现对作业系统监测对象各部位任意工况和任意时间状态信息的的预测展示和可视化表达。
[0032]应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本专利技术所附权利要求的保护范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能集成平台多元监测数据融合映射方法，其特征在于，包括以下步骤：1)智能集成平台监测采集到的力学、运动学和动力学信息实时数据，并进行筛选、清洗和预处理；2)根据智能集成平台监测采集数据建立监测对象状态信息的BP神经网络模型；3)建立监测智能集成平台对象的数值仿真模型，所述数值仿真模型包括力学模型、运动学模型和动力学模型；根据监测得到的载荷、边界条件信息进行力学模型仿真，计算得到监控对象的力学状态仿真信息；仿真计算得到监测对象的运动学和动力学信息数据；4)智能集成平台监测采集到的实时数据和监控对象仿真数据信息进行对比，获得差异数据；将差异数据作为修正数据反推仿真模型，修正...

【专利技术属性】
技术研发人员：寇兴华，黄金锋，谭亮，李莉丽，
申请(专利权)人：中国舰船研究设计中心，
类型：发明
国别省市：