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申请/专利权人：江苏大中电机股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的数字化建模仿真系统及方法，涉及数字化建模技术领域，包括：获取目标电机的电子标签和运行数据，获取目标电机的类型特征和个体特征；获取与目标电机的类型特征相同的其他电机的运行数据；基于目标电机的运行数据和相关电机的运行数据，生成目标电机的综合效率模型；基于所有电机的综合效率模型的输出结果，对电机进行故障仿真，进行实际故障诊断。本发明综合考虑电机的可用性、性能参数和质量参数，针对性地选择确定电机的故障仿真策略，能够有效地利用有限的计算资源，减少资源浪费，还能提高电机的稳定性和生产效率，通过科学的故障诊断管理，可以降低电机故障风险，提高竞争力。

主权项：1.一种基于人工智能的数字化建模仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：S1-1，获取目标电机的电子标签和运行数据，基于电子标签获取目标电机的类型特征和个体特征；所述类型特征用于区分不同类型的电机，所述个体特征用于区分同一类型的电机；获取与目标电机的类型特征相同的其他电机的运行数据；S1-2，基于目标电机的运行数据和相关电机的运行数据，生成目标电机的综合效率模型，所述相关电机为与目标电机的类型特征相同的其他电机；所述目标电机的综合效率模型包括目标电机的综合效率、可用性和性能参数，目标电机的综合效率为目标电机的综合效率、可用性和性能参数的积； ，式中ME为目标电机的综合效率，为目标电机的可用性，为目标电机的性能参数，为目标电机的质量参数，为一个生产周期的时间，为一个生产周期的时间内目标电机的期望故障时间；通过以下公式进行计算：，为根据目标电机自身的历史运行数据确定的第一期望故障时间，当不存在目标电机自身的历史运行数据时，为0，仅通过确定；为根据相关电机的运行数据确定的第二期望故障时间；和为权值； ，式中为目标电机在一个生产周期内的期望总生产数，为目标电机生产一件产品所需的最小时间；，为目标电机在一个生产周期内的历史平均良品生产数；所述第一期望故障时间通过以下步骤进行确定： ，式中为第一故障率，通过目标电机历史数据，取目标电机的历史故障时间与历史总使用时间的比值作为第一故障率，为目标电机的平均故障时间；所述第二期望故障时间通过以下步骤进行确定： ，为第j个相关电机的权重，为第j个与相关电机的故障率，为第j个与目标电机的类型特征相同的其他电机的平均故障时间；所述通过以下步骤进行确定： ，为目标电机无故障时在一个生产周期内生产总数的平均值，为目标电机在一个生产周期内无故障的概率；S1-3，基于所有电机的综合效率模型的输出结果，对电机进行故障仿真，基于故障仿真结果，对电机进行实际故障诊断。

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