摘要
本发明提供一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法,涉及智能制造技术领域,本发明通过集成传感器技术,实时收集机床及其组件的动态数据,包括电机转矩、转动惯量、速度、主轴加速度以及刀具磨损和温度变化关键参数;通过将这些实时数据映射到数字孪生模型中,能够构建出与实际机床高度一致的虚拟模型,实现对机床状态的实时监控和精确预测;在刀具磨损评估方面,能够实时监测刀具的使用状态和温度变化,以及结合专家知识和校准系数,构建磨损量综合评估模型,实现对刀具全周期磨损状态的准确预测,提高了数字孪生模型的实时性和精确性,提高数字孪生系统的服务性能。
技术关键词
数字孪生模型
实时数据
综合评估模型
数字孪生系统
刀具磨损量
校准
指数
收集机床
集成传感器技术
接触区
预测刀具
切削力
监测刀具
指标
刀具磨损评估
运动状态评估
标记
系统为您推荐了相关专利信息
涂装车间
喷涂工艺
数字孪生模型
监控平台
喷涂机器人
状态实时监控系统
控制执行模块
可视化模块
决策
施肥策略
神经网络模型
压力控制方法
管网压力控制技术
压力控制系统
计算方法
运动控制模块
实时通信模块
任务调度
诊断模块
动态规划算法
刀具磨损预测方法
网络模块
特征提取网络
全局平均池化
融合多传感器数据