【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字孪生，具体为基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统。
技术介绍
1、数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度的仿真过程，在虚拟空间中完成对物理实体的映射，从而反映物理实体的全生命周期过程，数字孪生是在数字世界建立一个与真实世界系统的运行性能完全一致，且可实现实时仿真的仿真模型，利用安装在真实系统上的传感器数据作为该仿真模型的边界条件，实现真实世界的系统与数字世界的系统同步运行，从本质上来看，数字孪生是一个对物理实体或流程的数字化镜像，创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器学习和传感器数据，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。
2、例如中国专利公开了一种基于数字孪生的智能运维管理系统，申请号：cn116545110a，具体包括：建模比例确定模块；运行状态确定模块；数量阈值确定模块；数字孪生模型输出模块；其中建模比例确定模块负责基于历史故障数据和基础建模比例确定建模比例；运行状态确定模块负责基于实时运行数据确定...
【技术保护点】
1.基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述环境感知算法模块中，对动车环境进行感知步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述智能环境感知模块，采用机器学习算法对历史数据进行深度学习，使用使用历史数据进行训练，采用决策优化算法基于深度学习模型进行实时的深度学习模型训练，然后将新的实时的运行数据纳入模型更新。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述环境感知算法模块中，对动车环境进行感知步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述智能环境感知模块，采用机器学习算法对历史数据进行深度学习，使用使用历史数据进行训练，采用决策优化算法基于深度学习模型进行实时的深度学习模型训练，然后将新的实时的运行数据纳入模型更新。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述智能环境感知模块，进行模型数据更新方法为：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述实时预测性调度系统中，故障预测模型建立步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的高铁动车智能运维管理系统，其特征在于，所述实时预测性调度系统中，对动车可能的故障进行预测方法为：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李广东，
申请(专利权)人：北京中瀚润淇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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