基于數字孿生模型的設備設計中故障診斷技術研究

作者簡介：路東興（1989—），男，碩士，副教授，研究方向為電氣自動化，工業控制。

基金項目：甘肅省教育廳2023年高校教師創新基金項目，項目名稱“基于數字孿生的FML虛擬調試平臺設計實現及在環關鍵技術研究”（項目編號：2023A-212）

摘要：文章研究了基于數字孿生模型的設備故障診斷技術。數字孿生模型是一種將物理實體與其數字表示相連接的先進技術，可以為設備故障診斷提供精確而高效的解決方案。研究采用了數字孿生模型，并結合機器學習算法，以實現設備故障的準確診斷。在研究過程中，收集了大量的設備運行數據，并將其與數字孿生模型進行匹配分析。實驗結果表明，基于數字孿生模型的設備故障診斷技術具有較高的準確性和可靠性，可以有效地提升設備維護與管理的效率。

關鍵詞：數字孿生模型 設備故障診斷 FML虛擬調試平臺 機器學習

中圖分類號：TH132.41

Abstract： This paper studies equipment fault diagnosis technology based on the digital twin model. The digital twin model is an advanced technology that connects a physical entity to its digital representation， which can provide an accurate and efficient solution for equipment fault diagnosis. The study uses the digital twin model and combines with the machine learning algorithm to achieve the accurate diagnosis of equipment faults. During research， a large amount of equipment operation data is collected and matched with the digital twin model for analysis. The experimental results show that equipment fault diagnosis technology based on the digital twin model has higher accuracy and reliability， and that it can effectively improve the efficiency of equipment maintenance and management.

Key Words： Digital twin model; Equipment fault diagnosis; FML; Virtual debugging platform; Machine learning

隨著數字化技術的不斷發展，數字孿生模型作為一種先進的技術方法被引入到設備故障診斷領域。數字孿生模型通過將物理實體與其數字表示相連接，可以實時模擬設備的工作狀態和行為，并提供了全面而準確的設備故障診斷能力。

1 研究目的

數字孿生模型的核心理念是通過對設備的虛擬復制來實現實時監測和診斷。通過收集和整合設備的運行數據、傳感器數據以及環境數據，數字孿生模型可以構建設備的精確模擬，并與實際設備進行比對和分析。借助機器學習算法和數據分析技術，數字孿生模型可以檢測和預測設備故障，并提供針對性的維修和優化方案。相比傳統方法，基于數字孿生模型的設備故障診斷技術具有更高的準確性、可靠性和效率，可以幫助企業實現設備的智能化管理和維護。

2 研究技術概述

2.1 數字孿生模型概述

數字孿生模型是一種基于虛擬仿真的技術，將實際物理實體與其數字化的雙胞胎表示相連接。它通過采集和整合設備的運行數據、傳感器數據以及環境數據，實時模擬設備的行為和狀態。數字孿生模型通過建立設備的虛擬復制，可以實現對設備的精確監測、分析和優化。

數字孿生模型的構建過程包括數據采集、建模與仿真、校準與驗證等步驟。首先，需要收集和整理設備的運行數據，包括工作參數、傳感器輸出和環境變量等。然后，基于這些數據，構建設備的數學模型，并通過仿真技術進行虛擬模擬。最后，通過與實際設備的比對和驗證，對數字孿生模型進行校準和調整，確保其準確性和可靠性。

數字孿生的核心要素包括物理實體、孿生模型、孿生數據和動態交互，這些關鍵要素為基于數字孿生模型的設備故障診斷技術提供了堅實的理論基礎。在該技術中，物理實體是指待維護設備，在運行過程中會收集真實數據，而孿生模型則是基于這些數據進行數字化建模，從而模擬設備行為，并對設備故障進行預測和預防。孿生數據則是為數字孿生模型提供支持，因此應該不斷更新與優化。動態交互則是指數字孿生模型中的各個關鍵要素不斷交互和更新，以保證模型的準確性和實時性。這些關鍵要素共同作用，為基于數字孿生模型的設備故障診斷技術提供了堅實的技術支持（如圖1）。

2.2 數字孿生模型在設備故障診斷中的應用

數字孿生模型在設備故障診斷領域展現出巨大的潛力和應用價值。通過與實際設備進行對比和分析，數字孿生模型可以準確地模擬設備的工作狀態和行為[1]。基于數字孿生模型的設備故障診斷方法可以實現以下幾個方面的應用。

2.2.1數字孿生模型可以實現設備的實時監測和診斷

通過對設備的運行數據進行采集和分析，數字孿生模型可以檢測設備的異常行為和故障特征，并及時發出警報和診斷結果[2]。這可以幫助企業實現對設備狀態的及時感知和快速響應，降低故障的風險和影響。

2.2.2數字孿生模型可以進行設備優化和性能改進

通過對設備的模擬和仿真，數字孿生模型可以評估不同的工藝參數和操作策略對設備性能的影響，從而優化設備的工作效率和可靠性[3]。這可以幫助企業實現設備的智能化管理和優化，提高生產效率和產品質量。

3 FML虛擬調試平臺設計與實現

在制造業升級換代的背景下，數字孿生技術在制造業領域的應用日益廣泛。其中，基于數字孿生的FML（Flexibly Manipulated Ladder）虛擬調試平臺成為一項備受關注的技術，旨在提高操作調試效率并減少設備重復投資。該平臺以FML現場設備為研究對象，深入研究了現有典型模塊單元的結構特點和動作特性，結合現有FML模塊及操作要求，進行了設計和分析[4]。

為了設計和實現FML虛擬調試平臺，綜合前述的研究成果并考慮所使用的軟硬件設備，提出了構建平臺的方法。

首先，利用工控設備和軟硬件調試環境來搭建FML虛擬調試平臺。這些設備包括計算機、控制器、傳感器和執行器等，它們共同協作以模擬和控制FML生產線的運行。通過與數字孿生模型的交互，這些設備能夠實時獲取和發送數據，以保持與模擬環境的同步。

其次，對平臺進行驗證，以確保其功能和性能的可靠性。在驗證過程中，通過模擬實際生產線的操作和情境，測試虛擬調試平臺的各項功能。這包括模塊單元的運行、數據采集和傳輸、控制指令的執行等。同時，關注平臺的穩定性和實時性，以確保其能夠準確地模擬和反映實際FML生產線的情況。

在平臺的設計和實現過程中，不斷進行優化和改進，以提高其可靠性和性能。這可能涉及到調整硬件設備的布局、優化軟件算法的實現、增加數據采集的精度和速度等。通過持續的改進，可以使FML虛擬調試平臺更加穩定和高效，為實際生產線的操作和調試提供準確的模擬環境[5]。

通過以上的設計與實現過程，FML虛擬調試平臺能夠有效地支持FML生產線的調試和優化工作。它提供了一個可靠的虛擬環境，使得操作人員能夠在虛擬場景中進行各種操作和調試，從而減少實際設備的重復投資和操作風險。同時，通過持續的優化改進，平臺能夠更好地滿足實際生產線的需求，提高生產效率和產品質量。

4 設備故障診斷方法的研發

4.1 數據采集與預處理

數據采集與預處理是基于數字孿生模型的設備故障診斷方法中的重要環節。在數據采集階段，需要收集設備運行過程中的各種數據，包括傳感器輸出、工作參數、環境條件等信息。這些數據可以通過傳感器網絡、工控系統或其他監測設備獲取。同時，為了確保數據的質量和可靠性，需要進行數據清洗、降噪和異常值處理等預處理操作。這些步驟有助于提高數據的準確性和可用性，為后續的設備故障診斷提供可靠的數據基礎。

4.2設備故障診斷流程設計

設備故障診斷流程設計是基于數字孿生模型的設備故障診斷方法中的關鍵一步。在診斷流程設計中，需要考慮診斷的目標、方法和步驟等方面的內容（如圖2）。首先，需要明確診斷的目標，例如是識別設備的故障類型、定位故障的位置或預測故障的發生概率等。其次，在方法選擇上，可以根據實際情況結合機器學習算法和數字孿生模型的特點，選擇合適的診斷方法，例如基于特征提取的方法、基于模式識別的方法等。最后，在診斷步驟上，可以設計一系列的數據處理、特征提取、模型訓練和故障判斷等操作，以實現完整的設備故障診斷流程[6]。

4.3運行數據收集與匹配分析

為了開展設備故障診斷的研發工作，大量FML設備的運行數據被收集。這些數據包括設備的工作狀態、運行參數、傳感器反饋等信息，為故障診斷提供了重要依據。通過運行數據的采集，能夠全面了解設備的運行情況，并發現其中的異常現象和潛在故障模式。接下來，采集到的運行數據與數字孿生模型進行匹配分析。通過對運行數據與模型的比對，可以準確地定位設備的故障點和故障模式。這種匹配分析為后續機器學習算法的應用奠定了基礎，確保了故障診斷的準確性。

4.4機器學習算法的應用與模型訓練

在設備故障診斷方法的研發中，機器學習算法起到了至關重要的作用。本項目采用了多種機器學習算法，包括神經網絡、支持向量機等，來訓練設備故障診斷模型。

為了進行設備故障診斷的研發工作，首先進行了特征工程，對從運行數據中提取的特征進行篩選和優化。這一步驟的目的是減少噪聲和冗余信息，提高模型的準確性和泛化能力。然后，采用監督學習方法，利用經過特征工程處理的數據對模型進行訓練。通過對已有的正常和故障樣本進行訓練，模型能夠學習到設備正常運行和故障狀態之間的關聯規律。這樣，能夠在未知數據上進行準確的預測和故障診斷，為設備故障定位和維修提供有效支持。以上為設備故障診斷研發過程的一段綜述。

訓練完成后對模型進行了驗證和評估。通過使用測試集數據對模型進行驗證，檢查其在未知樣本上的表現。同時，還采用了交叉驗證等方法來評估模型的性能和魯棒性。通過多輪迭代的訓練和驗證過程，項目逐步優化了設備故障診斷模型，使其具有較高的準確性和可靠性。

5 FML虛擬調試與實驗驗證

5.1 虛擬調試過程及參數驗證

通過數字孿生模型和設備故障診斷方法的綜合應用，項目實現了對FML設備的虛擬調試。在虛擬調試過程中，項目模擬了FML設備的運行狀態和工作過程，并對其各項參數進行驗證。

在虛擬調試過程中，項目對設備的運行行為進行了全面監測和分析。通過與實際設備運行數據的對比，項目驗證了虛擬調試平臺模擬的準確性和可靠性。項目重點關注設備的性能指標、運行狀態和動作流程等方面，以確保虛擬調試的結果與實際情況相符。

在實驗驗證的過程中，項目還發現了一些調試中的不合理之處和優化空間。針對這些問題，項目進行了改進與優化工作。通過對模型和算法的調整，項目進一步提高了虛擬調試平臺的模擬精度和智能化程度。同時，項目也對設備故障診斷方法進行了優化，以提高故障診斷的準確率和可靠性。

通過多輪的改進與優化，項目逐步完善了FML虛擬調試平臺，使其能夠更好地滿足設備調試和故障診斷的需求。

5.2 FML虛擬調試平臺構建

FML虛擬調試平臺的構建涉及多個單元模塊的功能和動作流程的協調配合。在構建過程中，項目充分考慮了各個單元模塊之間的互聯互通，確保它們能夠協同工作，實現全面的虛擬調試功能。

為了保證單元模塊的功能和動作流程的協調配合，項目進行了多次模擬實驗和調試工作。通過不斷優化和調整，項目確保了FML虛擬調試平臺的穩定性和可靠性。

完全自動化虛擬調試是FML虛擬調試平臺的最終目標。在實現過程中，將人工干預降到最低限度，實現設備虛擬調試的完全自動化。為了實現完全自動化虛擬調試，將數字孿生模型與機器學習算法相結合，建立了智能化的設備故障診斷模型。通過對運行數據的實時監測和分析，項目能夠及時發現設備的異常行為和潛在故障，并自動進行診斷和預測。完全自動化虛擬調試的實現，大大提高了設備調試和故障診斷的效率和精確度，為FML虛擬調試平臺的實際應用提供了有力的支持。

通過對FML虛擬調試的實驗驗證和改進優化，項目成功地構建了一套完善的虛擬調試平臺。該平臺不僅能夠實現設備的全面虛擬調試，還具備自動化診斷和預測能力，為設備維護與管理提供了高效、精確的解決方案。本研究的成果為制造業的數字化轉型和智能化升級提供了重要的支持和借鑒。

6 研究方法

在本研究中，項目采用了多種研究方法來實現FML虛擬調試平臺的設計與實現，以及基于數字孿生模型的設備故障診斷技術的研發。

首先，項目使用了調查法和文獻調研的方法，以了解數字孿生技術、虛擬調試技術以及FML設備的現狀和最新研究成果。通過查閱相關的學術期刊、會議論文和專業書籍，項目對數字孿生模型、設備故障診斷技術和虛擬調試平臺的發展趨勢進行了深入了解，并從中汲取了許多有益的研究經驗。

其次，為了實現FML虛擬調試平臺的設計，項目采用了模型方法和建模技術。通過對FML設備的深入研究和文獻調研，項目確定了FML的典型模塊單元結構特點和動作特性。基于這些特點，項目設計了FML數字孿生模型的結構、功能和行為過程，并進行了多維建模，以實現對FML的精確描述。在數字孿生模型的建立過程中，項目運用了計算機輔助設計（CAD）技術和三維模型建模技術，確保了數字孿生模型的準確性和逼真度。

最后，為了搭建FML虛擬調試平臺并進行設備故障診斷方法的研發，項目利用了各種相關的軟硬件工具和技術。在平臺搭建過程中，項目進行了環境搭建，確保虛擬調試環境與實際設備環境的匹配性。項目還實現了模型的連接與交互，使得虛擬調試平臺能夠與數字孿生模型進行交互和模擬實驗。在設備故障診斷方法的研發中，項目采集了大量FML設備的運行數據，并將其與數字孿生模型進行匹配分析。基于匹配分析的結果，項目運用了機器學習算法，如神經網絡和支持向量機等，對設備故障診斷模型進行了訓練，從而實現設備故障的準確診斷和預測。

7 研究成果總結

7.1 研究成果

本研究成功地實現了FML虛擬調試平臺的設計與搭建。通過對FML設備深入研究和數字孿生模型的建立與多維建模，項目構建了一個高度精確的虛擬調試環境。該平臺不僅能夠模擬FML設備的運行狀態和工作過程，還能實現與數字孿生模型的有效交互，為后續設備故障診斷提供了必要的數據支持。

通過對大量FML設備運行數據的采集與匹配分析，結合機器學習算法的應用與模型訓練，本項目成功地開發了一種基于數字孿生模型的設備故障診斷技術。實驗結果表明，該技術具有較高的準確性和可靠性，能夠對設備的故障模式進行精準的識別和分類，有效地提升了設備故障診斷的效率和準確率。

借助FML虛擬調試平臺和設備故障診斷技術的應用，本項目能夠在虛擬環境下進行設備調試和故障診斷，避免了在實際設備上進行試錯式調試的時間和資源浪費。通過完全自動化虛擬調試，項目可以在設備投產前快速、精確地完成調試工作，大大提高了設備維護與管理的效率。

7.2 結論

本研究基于數字孿生模型，探索了一種新的設備故障診斷技術，并成功地將其應用于FML虛擬調試平臺的設計與實現。通過實驗驗證，項目證明了該技術在設備故障診斷方面具有顯著的優勢，能夠為設備維護與管理提供高效、準確的解決方案。

本項目的研究成果不僅為制造業的數字化轉型和智能化升級提供了有力支持，還為虛擬調試平臺和設備故障診斷技術的進一步發展提供了重要的參考和借鑒。未來，項目將繼續優化和拓展FML虛擬調試平臺的功能，不斷完善設備故障診斷技術，為提升設備運行效率和降低維護成本做出更大的貢獻。

參考文獻

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