基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型制造技术

本发明专利技术涉及工业数字孪生制造技术领域，公开了一种基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，包括：利用振动传感器采集机械设备的原始振动信号数据，传输到边缘计算设备进行编码；利用3σ准则对离散余弦变换后得到的正常点信号系数和离群点信号系数进行聚类；对每个振动传感器对应的正常点信号系数和离群点信号系数用选定的比特位数进行量化，然后对正常点信号系数和离群点信号系数进行融合，对得到的融合系数进行无损压缩；将压缩后的数据从边缘计算设备中传输到孪生虚拟侧进行解码、解包融合和量化反转。本发明专利技术通过对原始数据的离散余弦变换处理、对离散余弦变换系数的聚类、量化映射和系数融合来减少数据量，保证数据重构精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业数字孪生制造，具体涉及一种基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型。

技术介绍

1、数字孪生(digital twin，dt)是一种提供动态获取工业环境中的设备状态新型数字工厂技术。它通过软件等先进数字技术在虚拟空间构建相应物理实体的数字模型。同时，利用物联网技术对数字孪生数据进行实时传输，将设备物理状态实时映射到虚拟模型上，使得在数字空间可以对物理空间的状态变化做出反应。在工业生产环境中，机械设备扮演着重要的角色，是构建数字孪生必不可少的基本物理设备主体。在基于数字孪生的现代化智能工厂中，机器设备的运行状态需要在数字孪生中呈现。许多物理参数可以反映机械设备的运行状况，如温度、转速、应力、应变和振动。其中，振动信号可以准确反映设备的故障，获得机械设备的振动信号的技术相对成熟。另外，机械振动是非迟滞变量，比其他变化缓慢的状态量更实时，对设备反应更灵敏。

2、在实际的工业环境中，需要测量的机械设备和测量点数据量巨大，对数据实时性要求高。例如，单个32位传感器表示一次采样点，采样频率为50khz，每秒产生200kb数据。在机械本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，其特征在于，所采用的方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，其特征在于，步骤S1具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，其特征在于，步骤S4具体包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，其特征在于，所采用的方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模...

【专利技术属性】
技术研发人员：许镇义，郭延明，洪先乾，
申请(专利权)人：江淮前沿技术协同创新中心，
类型：发明
国别省市：