数模联动的多特征工件加工能耗预测方法研究

在实际切削加工过程中材料去除率是不断变化的,现有将其视为恒量的能耗建模方法难以实现能耗准确预测。为了提高切削过程能耗预测精度,提出了一种基于材料去除率的数模联动加工能耗预测方法。首先,基于切削过程刀具与工件的接触关系分析了切入、完全切入和切出阶段材料去除率变化规律,并对相应的加工能耗特性进行了分析;其次,提出了数据驱动的刀具切入,切出阶段加工能耗预测方法,以及模型驱动的完全切入阶段加工能耗预测方法,实现加工过程能耗准确预测;最后,利用实验案例验证了所提模型及方法的有效性,为今后研究能耗预测精度奠定了基础。

基于融合特征与数模联动的轴承寿命预测方法

针对现有数模联动剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测方法易受随机噪声干扰、没有考虑轴承的退化特性等问题,提出了一种基于融合指标与数模联动的轴承RUL预测方法,以提高原始数模联动RUL预测方法的准确性。首先,利用主成分分析及指数加权移动平均算法融合表征轴承退化状态的多种特征,构建单调趋势良好的性能退化融合指标;其次,基于3σ准则建立一种首次预测时间确定方案,以触发RUL预测模型的启动,避免RUL预测的无效性;最后,考虑轴承的退化特性,嵌入Rauch-Tung-Striebel平滑滤波算法,以减小退化模型的随机波动,实现轴承RUL的可靠预测。仿真数据和试验信号分析结果证明了所提方法的有效性,相较于现有数模联动方法,显著提高了轴承RUL的预测精度。

大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术

面向大数据背景下随机退化设备剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测的现实需求,结合随机退化设备监测大数据特点及剩余寿命预测不确定性量化这一核心问题,深入分析了机理模型与数据混合驱动的剩余寿命预测技术、基于机器学习的剩余寿命预测技术、统计数据驱动的剩余寿命预测技术以及机器学习和统计数据驱动相结合的剩余寿命预测技术的基本研究思想和发展动态,剖析了当前研究存在的局限性和共性难题.针对存在的局限性和共性难题,以多源传感监测大数据下剩余寿命预测问题为例,提出了一种数模联动的大数据下随机退化设备剩余寿命预测解决思路,并通过航空发动机多源监测数据初步验证了该思路的可行性和有效性.最后,借鉴数模联动思路,综合考虑机器学习方法和统计数据驱动方法的优势,紧紧扭住大数据背景下随机退化设备剩余寿命预测不确定性量化问题,提出了大数据背景下深度学习与随机退化建模交互联动、监测大数据与剩余寿命及其预测不确定性映射机制、非理想大数据下的剩余寿命预测等亟待解决的关键科学问题.

多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中,基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整,以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配,即数模联动。在线预测时,根据提出的数模联动方法,融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标,然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时,为使模型实时反映设备当前状况,提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法,在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后,基于航空发动机的多源传感监测数据,验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的有效性和优势。

一种融合多传感器数据的数模联动机械剩余寿命预测方法

随着传感和信息技术的发展,各式各样的传感器获取了机械装备海量的监测数据,让剩余寿命预测有"据"可依,推动机械剩余寿命预测进入了大数据时代。但由于数据类型多样、量大面广,如何利用丰富的多传感器数据,从中快速挖掘健康状态退化信息,指导寿命预测,成为大数据时代下机械寿命预测的全新挑战。基于模型的寿命预测方法大多仅针对单一监测数据进行建模分析,无法有效利用丰富的大数据资源。数据驱动的方法则过分依赖训练数据,缺乏必要的经验指引,方法的可解释性差。为了有效利用多传感器数据指导寿命预测,从数模联动的思路出发,建立了一种融合多传感器数据的数模联动寿命预测方法。采用一种通用的Wiener过程模型对健康状态退化过程进行描述,分别建立多源观测函数和多源映射函数对状态与数据之间的因果关系和关联关系进行描述,采用粒子滤波算法将多传感器数据与模型进行动态匹配,预测剩余寿命。在提出方法的统一框架指导下,选取三种特定模型对铣刀剩余寿命进行预测,验证了提出方法的有效性。

数字孪生连接交互理论与关键技术

数字孪生作为实现信息物理融合的重要使能技术,备受各行各业广泛关注。基于虚实交互和数模驱动,数字孪生能满足仿真(以虚映实)、控制(以虚控实)、预测(以虚预实)、优化(以虚优实)等应用服务需求,其中连接与交互是实现数字孪生动态运行和虚实空间高效融合的核心关键。针对数字孪生连接交互如何理解与实现的问题,首先从内外两层阐述了数字孪生连接交互内涵,进而提出“准确—实时—一致—安全—可靠”连接交互准则。在此基础上,从“感知—通信—映射—联动—融合”五方面探索建立了一套数字孪生连接交互理论体系,分析了数字孪生连接交互关键技术。基于数字孪生连接交互理论与方法研究,结合笔者前期在物理实体、数字孪生模型、数字孪生数据和服务的相关研究工作基础,进一步探究并丰富了数字孪生五维模型理论体系,以期为数字孪生的理论研究和应用落地提供系列理论和方法参考。