一种基于数字孪生的物流中转场小件分拣机智能维护方法

本发明公开了一种基于数字孪生的物流中转场小件分拣机智能维护方法,包括以下步骤：S1.在交叉带分拣机关键位置部署多种传感器，实时进行采集，并传输到预处理模块进行预处理得到预处理后的数据向量，并在时间窗口内构建数据矩阵；S2.构建交叉带分拣机数字孪生模型；S3.基于历史数据，对交叉带分拣机累积健康指数、剩余寿命的计算，然后构建基于故障状态、累积健康指数和剩余寿命的训练集；S4.构建CNN模型进行故障状态、累积健康指数和剩余寿命预测，并对CNN模型进行优化设计，并计算预警指数指定维护策略。本发明在兼顾实时数据采集、数字孪生及深度学习智能维护的基础上，实现了物流中转场小件分拣机的动态健康监测、故障预测和维护预警。