发动机数字孪生建模方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本公开提供了一种发动机数字孪生建模方法、系统、电子设备及存储介质，包括：对发动机分别进行白箱建模和黑箱建模，获得发动机机理模型和发动机驱动模型；对发动机机理模型和发动机驱动模型进行融合，获得融合模型；基于发动机运行过程中的观测数据对融合模型输出的仿真数据进行数据同化，获得发动机数字孪生模型。本公开示例性实施例的方法不仅可以解决物理建模方式造成大量的台架实验浪费，还可以提高发动机模型的信息化和数字化水平，为发动机远程监测和运营维护提供技术支持。远程监测和运营维护提供技术支持。远程监测和运营维护提供技术支持。

【技术实现步骤摘要】
发动机数字孪生建模方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及发动机领域，尤其涉及一种发动机数字孪生建模方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]船舶柴油机是船舶最重要的动力装置之一，但由于海上工作环境恶劣，长期全工况高效运行，排放标准提高等原因，船舶柴油机的安全性受到多种因素的影响，面临着性能、安全、环保的诸多考验。
[0003]现有的船舶柴油机建模方式仍以物理建模为主，在实验室搭建1:1的船舶柴油机模型，然后模拟柴油机工作环境，进而监测采油机的性能水平。物理建模方式一方面会造成大量的台架实验浪费，导致投资高、效益低，另一方面，在实验室对船舶柴油机模型进行工作场景模拟时涉及点火、柴油燃烧等环节，存在一定的实验风险。

技术实现思路

[0004]根据本公开的一方面，提供了一种发动机数字孪生建模方法，包括：
[0005]对发动机分别进行白箱建模和黑箱建模，获得发动机机理模型和发动机驱动模型；
[0006]对所述发动机机理模型和所述发动机驱动模型进行融合，获得融合模型；
[0007]基于所述发动机运行过程中的观测数据对所述融合模型输出的仿真数据进行数据同化，获得发动机数字孪生模型。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种发动机数字孪生建模装置，包括：
[0009]建模模块，用于对发动机分别进行白箱建模和黑箱建模，获得发动机机理模型和发动机驱动模型；
[0010]融合模块，用于对所述发动机机理模型和所述发动机驱动模型进行融合，获得融合模型；
[0011]同化模块，用于基于所述发动机运行过程中的观测数据对所述融合模型输出的仿真数据进行数据同化，获得发动机数字孪生模型。
[0012]根据本公开的另一方面，提供了一种发动机数字孪生建模系统，包括本公开示例性实施例的发动机数字孪生建模装置，还包括：观测组件以及显示模组，所述观测组件和所述显示模组均与所述发动机数字孪生建模装置通信连接。
[0013]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0014]处理器；以及，
[0015]存储程序的存储器；
[0016]其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据本公开示例性实施例所述的方法。
[0017]根据本公开的另一方面，提供了一种非瞬时计算机可读存储介质，所述非瞬时计
算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开示例性实施例所述的方法。
[0018]本公开实施例中提供的一个或多个技术方案，对发动机分别进行白箱建模和黑箱建模，获得发动机机理模型和发动机驱动模型。发动机机理模型的优势在于模型中的参数具有物理意义，易于调整且具有很强的适应性。发动机驱动模型的优势在于利用海量数据与算法进行关联建模，可以得到快速响应的数据模型。对发动机机理模型和发动机驱动模型进行融合，获得融合模型。上述发动机机理模型输出的高精度数据虽然能真实反馈复杂装备的真实特征，但耗时的仿真分析令科研人员望而却步，发动机驱动模型输出的低精度数据虽然数据量大且易于获得，但数据精确度低，难以反映复杂装备的真实特征。本公开对发动机机理模型和发动机驱动模型进行融合，利用两个模型的各自优势，使得融合模型既具备计算复杂性低的优势，还保证了融合模型的预测性能，有效平衡融合模型预测性能与建模成本之间的矛盾关系。基于发动机运行过程中的观测数据对融合模型输出的仿真数据进行数据同化，获得发动机数字孪生模型。为了实现以虚拟模型代替物理实体，需要对虚拟模型得到的仿真数据进行数据同化，利用现实世界的真实数据调整虚拟模型的状态或数据，防止数字孪生模型的失真，促进数字孪生模型与真实模型之间的虚实映射。因此，本公开示例性实施例的方法不仅可以解决物理建模方式造成大量的台架实验浪费，还可以提高发动机模型的信息化和数字化水平，为发动机远程监测和运营维护提供技术支持。
附图说明
[0019]在下面结合附图对于示例性实施例的描述中，本公开的更多细节、特征和优点被公开，在附图中：
[0020]图1示出了本公开示例性实施例的发动机数字孪生建模方法的流程示意图；
[0021]图2示出了本公开示例性实施例的发动机机理模型建模方法的流程示意图；
[0022]图3示出了本公开示例性实施例的发动机驱动模型建模方法的流程示意图；
[0023]图4示出了本公开示例性实施例的变可信度近似模型融合方法的流程示意图；
[0024]图5示出了本公开示例性实施例的数据同化方法的流程示意图；
[0025]图6示出了根据本公开示例性实施例的发动机数字孪生建模装置的功能模块示意性框图；
[0026]图7示出了本公开示例性实施例的发动机数字孪生建模系统的功能模块示意性框图；
[0027]图8示出了根据本公开示例性实施例的芯片的示意性框图；
[0028]图9示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0029]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0030]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，
和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0031]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0032]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0033]现有的发动机建模方式仍以物理建模为主，在实验室搭建1:1的发动机模型，然后模拟发动机工作环境，进而监测发动机的性能水平。物理建模方式一方面会造成大量的台架实验浪费，导致投资高、效益低，在实验室对发动机模型进行工作场景模拟时涉及点火、柴油燃烧等环节，存在一定的实验风险，另一方面，物理模型的数字化、信息化水平不高，无法通过实验数据实时调整物理模型的结构参数和性能参数，导致物理模型的重复利用率不高。
[0034]针对上述问题，本公开示例性实施例提供一种发动机数字孪生建模方法，该本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发动机数字孪生建模方法，其特征在于，包括：对发动机分别进行白箱建模和黑箱建模，获得发动机机理模型和发动机驱动模型；对所述发动机机理模型和所述发动机驱动模型进行融合，获得融合模型；基于所述发动机运行过程中的观测数据对所述融合模型输出的仿真数据进行数据同化，获得发动机数字孪生模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对发动机分别进行白箱建模和黑箱建模，获得发动机机理模型和发动机驱动模型，包括：在边界条件的约束下，基于所述发动机的状态参数对白箱模型进行训练，获得所述发动机机理模型；向发动机机理模型输入所述发动机的状态参数，获得机理模型仿真数据；基于所述发动机的运行数据样本和所述机理模型仿真数据对黑箱模型进行训练，确定所述发动机驱动模型。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于，所述白箱建模还包括由发动机的结构数据确定的三维可视化模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述发动机机理模型和所述发动机驱动模型进行融合，获得融合模型，包括：向所述发动机机理模型输入发动机的历史运行数据，获得第一仿真结果；向所述发动机驱动模型输入发动机的历史运行数据，获得第二仿真结果；基于所述第一仿真结果和所述第二仿真结果确定融合模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一仿真结果和所述第二仿真结果确定融合模型，包括：基于所述第一仿真结果和所述第二仿真结果确定仿真样本集；从所述仿真样本集获取多个仿真样本；向初始融合模型输入多个所述仿真样本，获得初始融合模型的响应值；若所述初始融合模型未收敛，基于所述仿真样本集更新多个仿真样本，基于所述响应值更新所述初始融合模型；否则，将所述初始融合模型确定为融合模型。6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述发动机运行过程中的观测数据对所述融合模型输出的仿真数据进行数据同化，获得发动机数字孪生模型，包括：在发动机正常工作状态下获得发动机运行过程中的观测数据；向融合模型输入所述发动机运行过程中的观测数据，获得发...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔晋，赵凡舒，袁梅，易炜琪，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：