基于数字孪生技术的水泵机组运行状态监测的方法及系统

本申请涉及基于数字孪生技术的水泵机组运行状态监测的方法及系统，属于管道泵监测技术领域，本方法通过构建融合设备参数与环境传感数据的数字孪生模型，结合物联网技术实时采集动态压力、流量、电能质量及温度等多维运行数据，创新性地提出多维度修正算法：采用管口结构参数修正流体流速计算，通过温度补偿算法与机械磨损因子动态修正扬程计算，并引入谐波损耗校准机制对水泵效率进行动态补偿。基于双通道机器学习模型，通过改进加权K‑means算法构建故障关联矩阵实现设备健康状态聚类，结合LSTM网络预测效率衰减趋势，利用注意力机制融合静态特征与动态时序数据，最终生成精准的故障诊断报告及维护策略。