-
题名数控机床数字孪生建模技术及智能应用研究
被引量：4
- 1
-
-
作者
孙雪皓
张凤丽
周正飞
王金江
黄祖广
薛瑞娟
-
机构
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
通用机床工程研究院有限公司
-
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期825-836,共12页
-
基金
国家自然科学基金重点基金资助项目(52234007)。
-
文摘
数控机床作为制造业的基础装备,正朝着高速度、高精度、高柔性和高智能化的方向发展。针对智能制造中数控机床虚拟调试、健康管理、性能评估等智能化的需求,建立面向智能应用的数控机床数字孪生实现框架,提出基于几何、物理和数据模型的数字孪生多领域建模流程,研究数字孪生模型构建过程中的关键赋能技术;构建多层分级数控机床数字孪生功能实现框架,推动数控机床数字孪生智能应用实施;基于工业互联网架构开发数字孪生数控机床应用系统,利用物理空间的数据信息,在虚拟空间构建数控机床孪生模型,建立性能测评、健康管理、虚拟调试等智能应用服务模块,实现数控机床数字孪生的智能应用,提高数控机床智能化水平。
-
关键词
数控机床
数字孪生
多领域建模
智能应用
-
Keywords
CNC machine tool
digital twin
multi-domain modeling
intelligent application
-
分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名钻井平台关键设备异常检测预警技术研究
- 2
-
-
作者
蒋爱国
孙雪皓
刘晓林
秦旭阳
王金江
-
机构
中海油田服务股份有限公司
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
-
出处
《石油矿场机械》
CAS
2024年第1期17-25,共9页
-
基金
国家自然科学基金(52234007)。
-
文摘
海洋钻井平台为国家油气资源开发做出重要贡献,保证平台关键设备安全运维是进行油气资源开发的基本要求。针对传统设备异常检测预警方法中单参数表征设备状态不准确、阈值确定困难等问题,从多参数关联关系角度出发,研究了基于随机森林的特征提取方法,构建了基于相似度聚类理念的多维健康记忆矩阵,利用概率图的原理,实现了设备多级报警阈值的确定方法,最后利用泥浆泵仿真数据对所提方法进行测试,验证了该方法的及时性、准确性、漏报率均优于常规预警方法,可有效进行异常参数的辨识。
-
关键词
钻井平台
异常检测
多元状态估计
随机森林
-
Keywords
drilling rig
anomaly detection
multivariate state estimation
random forest
-
分类号
TE951
[石油与天然气工程—石油机械设备]
-
-
题名面向铣削场景的电主轴数字孪生调试方法研究
- 3
-
-
作者
周正飞
张凤丽
牛晓彤
孙雪皓
王金江
-
机构
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
-
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2024年第5期199-204,共6页
-
文摘
数控机床电主轴作为机床关键功能部件之一,其工作性能直接影响数控机床的加工效果。电主轴加工前的调试工作,对于提升机床加工效率和工作性能具有重要意义。文章建立了面向铣削场景的电主轴数字孪生调试方法,针对控制效果受运行工况、敏感参数变化影响导致调试结果可靠性降低的问题,分析系统特性与运行场景特点,构建铣削场景模型,并将运行场景注入孪生模型内,结合基于模型的整定算法与手动调优策略,研究数字孪生驱动的虚拟调试方法。以主轴电机速度环控制参数为例,对PI参数进行虚拟调试优化,对比实验测试数据得出在缩短调试时间的同时也降低稳态误差48%、缩短响应时间13%,从而验证了所提方法的有效性和现场应用的可行性。
-
关键词
电主轴
场景模拟
虚拟调试
数字孪生
-
Keywords
electric spindle
scenario simulation
virtual commissioning
digital twin
-
分类号
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
-
-
题名数字孪生驱动的热交换器降阶建模及智能感知方法研究
- 4
-
-
作者
籍帅航
王金江
蔡睿
孙雪皓
葛伟凤
-
机构
中国石油大学(北京)人工智能学院
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
应急管理部油气生产安全与应急技术重点实验室
中海油安全技术服务有限公司
-
出处
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期4218-4228,共11页
-
基金
国家自然科学基金重点项目(52234007)。
-
文摘
管壳式热交换器是能源系统中的重要组成部分,长时间的运行容易在导热管内造成结垢故障,导致热交换器传热效率下降、流动阻力增加、耗能增加、系统压力下降等问题。结垢故障往往隐藏在设备内部,通过运行数据监测或者仿真手段往往不足以感知和预测多工况下的设备状态,数字化的热交换器状态监测技术为解决问题提供了新思路,但存在数字孪生体难以构建、降阶效果不理想、结垢数据难以获取等问题。为了能够建立数字孪生驱动的热交换器高保真降阶模型,提出了一种基于本征正交分解的径向基自适应模型降阶方法。基于物理信息的自适应采样算法采集更有效的样本数据,利用POD-RBF建立高保真降阶模型,开展热交换器的结垢故障的仿真实验,通过BP神经网络进行热交换器的结垢感知和预测。实验结果表明所建立的自适应采样降阶模型与不使用采样的降阶模型相比求解效率提高了1倍,与全阶模型的误差在4%左右,通过降阶模型快速生成更符合物理机理的结垢数据,预测误差保持在0.0554 mm左右,能有效地对换热器的结垢进行感知和预测。
-
关键词
热交换器
数字孪生
模型降阶
状态监测
故障诊断
-
Keywords
heat exchanger
digital twin
model order reduction
condition monitoring
fault diagnosis
-
分类号
TQ051.5
[化学工程]
-
-
题名室外生态化环境设计探讨
- 5
-
-
作者
孙雪皓
-
机构
桂林电子科技大学艺术与设计学院
-
出处
《俪人（教师）》
2015年第11期249-249,共1页
-
文摘
本论文从理论阐述出发,最后结合具体实例进行分析,着重探索和分析结合生态学理论的居住区室外环境的设计方法和实施措施,从而实现绿色节能、可持续的居住区建设模式.
-
关键词
人性化
室外环境
生态化
-
分类号
TU984.12
[建筑科学—城市规划与设计]
-
