摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的机电系统故障预诊断方法及其系统,包括以下步骤:获取机电系统运行过程中的多源数据;对获取的多源数据进行预处理,所述预处理包括数据清洗、归一化处理和特征提取;基于预处理后的多源数据,融合机电系统设计图纸、三维几何模型、材料属性及动力学方程,构建数字孪生模型。本发明通过数字孪生模型动态校准与预测算法,提前识别设备早期异常,输出故障概率及剩余寿命,减少非计划停机;通过构建跨物理域故障特征体系,融合模型仿真与实测数据,提升潜在故障识别准确率,降低漏诊率;通过实时校准数字孪生模型参数,适应设备非线性变化,确保模型高保真映射,提高故障预测精度。
技术关键词
预诊断方法
数字孪生模型
故障特征分析
预诊断系统
综合故障
支持向量机预测模型
粒子滤波算法
历史故障数据
仿真数据
数字孪生建模
数据融合算法
卡尔曼滤波
长短期记忆网络
校准
人机交互界面
故障预测精度
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