申请/专利权人：鹏城实验室

申请日：2021-08-23

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN113780634B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/20;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2021.12.28#实质审查的生效;2021.12.10#公开

摘要：本发明公开了基于数字孪生的冷水机组预测性维护方法、装置及终端，方法包括：基于数据驱动获取冷水机组在各个预设时刻的剩余寿命观测数据；根据所述冷水机组的数字孪生模型的仿真结果和剩余寿命观测数据进行粒子采样，通过粒子滤波实现数据驱动和数字孪生结果的融合，获取所述冷水机组的剩余寿命预测数据；根据所述冷水机组的剩余寿命预测数据对所述冷水机组的数字孪生模型的参数进行更新，并进行所述冷水机组的性能退化可视化处理；根据预设的S型效用曲线和所述冷水机组的剩余寿命预测数据确定对应的维护策略。本发明可以提升机组预测性维护的准确性和效率。

主权项：1.一种基于数字孪生的机组预测性维护方法，其特征在于，所述方法包括：基于数据驱动获取冷水机组在各个预设时刻的剩余寿命观测数据；根据所述冷水机组的数字孪生模型的仿真结果和剩余寿命观测数据进行粒子采样，通过粒子滤波实现数据驱动和数字孪生结果的融合，获取所述冷水机组的剩余寿命预测数据；根据所述冷水机组的剩余寿命预测数据，对所述冷水机组的数字孪生模型的参数进行更新，并进行所述冷水机组的性能退化可视化处理；根据预设的S型效用曲线和所述冷水机组的剩余寿命预测数据确定对应的维护策略，其中，所述S型效用曲线是基于预设数据集构建的，所述预设数据集中包括多种维护策略以及每种维护策略对应的收益；所述根据所述冷水机组的数字孪生模型的仿真结果和剩余寿命观测数据进行粒子采样，通过粒子滤波实现数据驱动和数字孪生结果的融合，获取所述冷水机组的剩余寿命预测数据，包括：根据由所述冷水机组的数字孪生模型仿真获取的先验概率和所述各个预设时刻的剩余寿命观测数据进行粒子采样，生成每个所述预设时刻对应的剩余寿命预测数据粒子集；根据剩余寿命预测数据粒子集确定所述冷水机组在各个预设时刻对应的剩余寿命预测数据；所述根据由所述冷水机组的数字孪生模型仿真获取的先验概率和所述各个预设时刻的剩余寿命观测数据进行粒子采样，生成每个所述预设时刻对应的剩余寿命预测数据粒子集，包括：令k表示所述各个预设时刻的序号，当k＞0时，根据k-1时刻的第三粒子集对应的重要性概率密度生成k时刻对应的第一粒子集，所述第一粒子集中包括N个粒子，其中，所述重要性概率密度为由所述冷水机组的数字孪生模型仿真获取的先验概率；根据k时刻的剩余寿命观测数据计算k时刻的第一粒子集中各个粒子的权重；根据k时刻的第一粒子集中各个粒子的权重对k时刻的第一粒子集进行重采样，得到k时刻的第二粒子集；对k时刻的第二粒子集进行正则化得到k时刻对应的第三粒子集；所述根据剩余寿命预测数据粒子集确定所述冷水机组在各个预设时刻对应的剩余寿命预测数据，包括：根据k时刻对应的第三粒子集得到k时刻对应的剩余寿命预测数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 鹏城实验室 基于数字孪生的冷水机组预测性维护方法、装置及终端

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