电子装备数字孪生模型及其构建方法和应用技术

本发明专利技术提供一种电子装备数字孪生模型及其构建方法和应用，涉及数字孪生领域。电子装备数字孪生模型中数字孪生元模型包括数据驱动模型和数据分析模型；数据驱动模型，用于描述物理装备的几何信息、物理属性和装配约束关系；数据分析模型，用于表达物理装备的功能特征，包括结构系统模型、控制系统模型、电气系统模型、以及面向数字孪生派生模型的人工智能算法模型；数字孪生派生模型，用于反映物理装备应用过程中的物联管控维。构建了物理装备的数字孪生模型，利用数据通信模块进行物理装备与数字孪生装备的实时映射，实现物理装备状态信息、故障诊断信息、预测性维护信息、健康管理信息的可视化显示、分析与管理，提升电子装备的远程运维水平。远程运维水平。远程运维水平。

【技术实现步骤摘要】
电子装备数字孪生模型及其构建方法和应用


[0001]本专利技术涉及数字孪生
，具体涉及一种电子装备数字孪生模型及其构建方法和应用。

技术介绍

[0002]电子装备是国家实体空间智慧感知的核心装备之一，其种类丰富、功能多样，用途广泛。电子装备涉及了机、电、光、磁、热等多学科，随着电子信息技术和先进制造技术的发展，电子装备研制呈现系统两极化、结构功能一体化、多功能集成化的发展趋势，这种发展趋势对电子装备的装配与维修都带来了更高的要求。面对复杂的国际环境和国防建设需要，也给电子装备的运维带来新的挑战。数字孪生以数字化方式构建物理实体的虚拟模型，借助实时采集数据对物理实体的实际状态进行映射，进而实现物理实体的状态监控、故障诊断、预测性维护和健康管理，提升物理实体运维水平的一种技术手段。
[0003]模型作为数字孪生的重要组成部分，是实现数字孪生应用的重要前提，如何快速构建数字孪生模型，提升应用平台的通用化和实时性已成为迫切需要解决的问题。但在实际建模和应用过程中存在以下不足：
①
模型是数字孪生技术应用的基础，当前缺少数字孪生模型的相关研究，应用也主要是物理对象在数字空间的状态可视化，没有考虑基于数据分析模型的故障诊断、预测性维护和健康管理，难以满足复杂电子装备的实时交互和远程运维需求；
②
目前，数字孪生技术处于初步探索阶段，不同企业和科研人员对数字孪生模型有不同的定义和解释，甚至有些认为数字孪生技术就是数字样机技术，导致数字孪生模型与数字样机模型之间的界限变得模糊，进而产生歧义。
[0004]鉴于此，有必要提升电子装备的远程运维水平。

技术实现思路

[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种电子装备数字孪生模型及其构建方法和应用，解决了远程运维水平低的技术问题。
[0007](二)技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0009]一种电子装备数字孪生模型，包括数字孪生元模型和数字孪生派生模型；
[0010]所述数字孪生元模型包括数据驱动模型和数据分析模型；
[0011]所述数据驱动模型，用于描述物理装备的几何信息、物理属性和装配约束关系；
[0012]所述数据分析模型，用于表达物理装备的功能特征，包括结构系统模型、控制系统模型、电气系统模型、以及面向应用服务的所述数字孪生派生模型的人工智能算法模型；
[0013]所述数字孪生派生模型，用于反映物理装备应用过程中的物联管控维。
[0014]优选的，还包括环境模型，所述环境模型用于反映物理装备作业环境。
[0015]优选的，所述数字孪生派生模型，用于采用数学方法对物理设备的故障模式进行
识别、评价，所述数学方法包括基于知识的神经网络法、专家系统法、故障树法、以及数据驱动的多元统计分析法、聚类分析法。
[0016]一种如上所述的电子装备数字孪生模型的构建方法，包括：
[0017]S300、需求分析：根据物理装备不同场景下的应用需求，梳理模型的几何特征、物理属性、约束条件和行为规则信息，确定数字孪生模型的构建、应用之间的关系内容；
[0018]S301、模型构建：根据物理装备的特点和不同场景下的应用需求，通过三维设计软件、仿真软件和人工智能算法分别构建数据驱动模型和数据分析模型，所述数字孪生模型支持装备故障点在模型上的标记、加载和显示；
[0019]S302、模型融合：在统一的坐标系上，对数据驱动模型和数据分析模型进行融合，并按照实际操作要求与规范进行坐标匹配、位置标定；
[0020]S303、模型检查与修改：通过物理装备的历史数据驱动模型工作，检查模型的鲁棒性和合理性，并对于模型检查不符合要求的几何、物理、约束或者功能特征进行修改；
[0021]S304、模型管理：对模型进行分层次、类别和版本管理。
[0022]优选的，所述S301中通过三维设计软件建立物理装备的数据驱动模型，对装备几何特征进行映射，材质应与物理装备的材质一致，颜色、纹理、贴图应接近于物理装备实际外观；采用仿真软件和人工智能算法建立物理装备的数据分析模型，对装备行为机理进行描述。
[0023]优选的，所述S301中数据驱动模型的构建过程包括：
[0024]S400、接口设计：按照预定义的数据类型进行数据输入/输出，并适配接入数据分析模型的软件接口；
[0025]S401、数据驱动模型设计：通过三维设计平台或工具，对已有的数据驱动模型进行简化、轻量化、贴图处理，对无法直接获取的装备数据驱动模型进行逆向建模，并根据孪生数据进行模型动态更新；
[0026]S402、模型简化与轻量化：删除不影响模型应用要求中的几何特征、零部件和信息，对保留的几何特征进行面片处理，使模型简化和轻量化的数据量小，并尽量保证轻量化后的模型与物理装备在几何、外形上保持一致；
[0027]S403、模型物理属性和约束条件：根据物理装备的物理属性进行设置，并根据不同应用需求，设置材料属性，所述材料属性包括力学、电学、磁学和光学属性；
[0028]S404、模型检查与修改：按照模型应用需求以及物理装备与模型的几何特征、装配约束一致性检查规则，对模型进行检查，并根据模型检查的结果，对不符合要求的几何、设置材料和装配约束等组成要素进行修改。
[0029]优选的，所述S301中数据分析模型的构建过程包括：
[0030]S500、接口设计：按照预定义的数据类型进行数据输入/输出，并适配接入数据分析模型的软件接口；
[0031]S501、数据分析模型设计：通过相应的仿真软件和人工智能算法构建描述装备行为机理的数字模型，包括运动学模型、动力学分析模型、热仿真分析模型、可靠性仿真分析模型、静力学分析模型、电性能仿真模型、伺服控制系统仿真模型等多学科和多物理量分析模型；
[0032]S502、功能特性设置：根据物理装备各个系统的各自特点和应用要求，对模型的功
能属性特性进行描述与设置，所述功能属性包括应力、应变、通信和电磁干扰；
[0033]S503、模型检查与修改：按照模型应用需求以及物理装备与模型的状态属性和行为规则一致性的检查规则，对模型进行检查，对不符合要求的状态要素进行修改。
[0034]优选的，所述S400或者S500的接口应提供数据实时同步、数据压缩和数据质量评估功能。
[0035]一种如上所述的电子装备数字孪生模型的应用，包括：采用传感器采集或已有数据系统数据，对物理装备进行可视化状态监控，并利用数据采集阶段边缘端计算以及大数据分析，对物理装备进行故障包括状态监控、故障诊断、预测性维护和健康管理。
[0036]优选的，所述状态监控是基于实时采集数据，在数字空间监测物理装备的运行状态，并对异常数据进行报警或进行相应的自动控制；
[0037]所述故障诊断是基于物理装备的运行历史数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子装备数字孪生模型，其特征在于，包括数字孪生元模型和数字孪生派生模型；所述数字孪生元模型包括数据驱动模型和数据分析模型；所述数据驱动模型，用于描述物理装备的几何信息、物理属性和装配约束关系；所述数据分析模型，用于表达物理装备的功能特征，包括结构系统模型、控制系统模型、电气系统模型、以及面向应用服务的所述数字孪生派生模型的人工智能算法模型；所述数字孪生派生模型，用于反映物理装备应用过程中的物联管控维。2.一种如权利要求1所述的电子装备数字孪生模型，其特征在于，还包括环境模型，所述环境模型用于反映物理装备作业环境。3.一种如权利要求1或者2所述的电子装备数字孪生模型，其特征在于，所述数字孪生派生模型，用于采用数学方法对物理设备的故障模式进行识别、评价，所述数学方法包括基于知识的神经网络法、专家系统法、故障树法、以及数据驱动的多元统计分析法、聚类分析法。4.一种如权利要求1～3任一项所述的电子装备数字孪生模型的构建方法，其特征在于，包括：S300、需求分析：根据物理装备不同场景下的应用需求，梳理模型的几何特征、物理属性、约束条件和行为规则信息，确定数字孪生模型的构建、应用之间的关系内容；S301、模型构建：根据物理装备的特点和不同场景下的应用需求，通过三维设计软件、仿真软件和人工智能算法分别构建数据驱动模型和数据分析模型，所述数字孪生模型支持装备故障点在模型上的标记、加载和显示；S302、模型融合：在统一的坐标系上，对数据驱动模型和数据分析模型进行融合，并按照实际操作要求与规范进行坐标匹配、位置标定；S303、模型检查与修改：通过物理装备的历史数据驱动模型工作，检查模型的鲁棒性和合理性，并对于模型检查不符合要求的几何、物理、约束或者功能特征进行修改；S304、模型管理：对模型进行分层次、类别和版本管理。5.如权利要求4所述的电子装备数字孪生模型的构建方法，其特征在于，所述S301中通过三维设计软件建立物理装备的数据驱动模型，对装备几何特征进行映射，材质应与物理装备的材质一致，颜色、纹理、贴图应接近于物理装备实际外观；采用仿真软件和人工智能算法建立物理装备的数据分析模型，对装备行为机理进行描述。6.如权利要求3所述的电子装备数字孪生模型的构建方法，其特征在于，所述S301中数据驱动模型的构建过程包括：S400、接口设计：按照预定义的数据类型进行数据输入/输出，并适配接入数据分析模型的软件接口；S401、数据驱动模型设计：通过三维设计平台或工具，对已有的数据驱动模型进行简化、轻量化、贴图处理，对无法直接获取的装备数据驱动模型进行逆向建模，并根据孪生数据进行模型动态更新；S402、模型简化与轻量化：删除不影响模型应用要求中的几何特征、零部件和信息，对保留的几何特征进行面片处理，使模型简化和轻量化的数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭磊，田富君，魏一雄，张红旗，郭黎，张燕龙，陈亮希，程五四，谢伶俐，吴钱昊，时宇航，苏建军，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十八研究所，
类型：发明
国别省市：