基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法技术

一种基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法，包括：确定负荷波动下的引风机的边界条件；将引风机的边界条件，输入至训练好的机器学习算法中，得到条件序列；对条件序列中的任一子边界条件，结合引风机的基础参数信息，生成对应的数字孪生虚拟模型；基于最后一个边界子条件对应的数字孪生虚拟模型，预测引风机的剩余寿命

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法


[0001]本专利技术属于数字孪生
，更具体的，涉及一种基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法
。

技术介绍

[0002]引风机，作为各大工业领域如火力发电
、
冶金和化工中的关键设备，其稳定
、
高效的运行对于整个生产流程至关重要
。
但是，由于长时间的运行
、
外部环境的变化和部件的持续疲劳，引风机可能会面临性能下降甚至停机的风险
。
数字孪生技术可以实现对引风机的实时监控
、
预测分析和优化控制，从而提高引风机的性能
、
延长其寿命
、
减少维修成本
。
[0003]数字孪生技术为此提供了一种创新解决方案
。
它利用数据驱动的方式，结合引风机的历史数据和实时数据，来不断优化和完善其数学模型
。
这种技术能够创建一个与真实引风机相对应的虚拟模型，实时反映设备的运行状态，从而帮助运维团队做出更加精确的决策
。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括步骤
1~
步骤4；步骤1，确定负荷波动下的引风机的边界条件；其中，边界条件包括：基态自变量
、
瞬态自变量
、
基态因变量与瞬态因变量；步骤2，将引风机的边界条件，输入至训练好的机器学习算法中，得到条件序列；步骤3，对条件序列中的任一子边界条件，结合引风机的基础参数信息，生成对应的数字孪生虚拟模型，其中，子边界条件的瞬态因变量基于上一个子边界条件对应的数字孪生虚拟模型预测得到；步骤4，基于最后一个边界子条件对应的数字孪生虚拟模型，预测引风机的剩余寿命
。2.
根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法，其特征在于，所述基态自变量是受负荷波动直接影响的参数，基态因变量是受负荷波动间接影响的参数
。3.
根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法，其特征在于，基态自变量是电机的实时电流
。4.
根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法，其特征在于，机器学习算法是逻辑回归算法
。5.
根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的引风机的剩余寿命预测方法，其特征在于，用于训练逻辑回归算法的样本数据的生成过程包括步骤
S21~
步骤
S22
；步骤
S21
，获取第一预测数据与第二预测数据，满足第一预测数据的基态自变量与瞬态自变量之和等于第二预测数据的基态自变量；步骤
S22
，以第一预测数据的基态自变量与基态因变量分别作为样本数据的基态自变量与基态因变量，第一预测数据或第二预测数据的瞬态自变量之和与瞬...

【专利技术属性】
技术研发人员：王涛涛，
申请(专利权)人：南京鸿雁讯通信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：