摘要
本发明提供了一种重卡换电柜结构可靠性监测方法、装置、设备及介质,涉及换电柜结构监测技术领域,该方法采用数字孪生技术,将物理实体数据与虚拟实体数据融合,通过传感器实时采集换电柜的应力、位移等物理数据,并利用Trucksim动力学模型和有限元模型生成虚拟数据。这些数据共同构成孪生数据集,经深度神经网络(DNN)模型分析,实现对换电柜结构可靠性的实时监测。当监测到的应力或疲劳累计损伤值超过安全阈值时,系统将自动触发预警,提醒操作人员及时处理。本方法不仅提高了监测精度和实时性,还通过虚拟实体建模和深度学习方法,实现了更全面的监测和预警功能,有效保障了换电车辆的使用安全,具有重要的实际应用价值。
技术关键词
可靠性监测方法
重型卡车
换电柜
传感器组件
数字孪生技术
仿真数据
应力
风险点
物理
实体
语音报警提示
分类神经网络
仿真模型
电阻应变式传感器
监测点
结构监测技术
工况
电柜结构
深度学习方法
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟环境模型
数字孪生技术
环境监测主机
生成器网络
分析模块
高清摄像头
双目视觉传感器
传感器组件
教学系统
标志物
数字孪生模型
数字孪生技术
运营监测系统
数据采集模块
监测方法