-
公开(公告)号：CN116578040B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310855610.9
申请日：2023-07-13
Applicant: 北京机床研究所有限公司 , 中国石油大学(北京)
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明提供一种面向机床故障诊断的数字孪生模型构建方法、系统及终端，本发明涉及机床故障诊断技术领域，方法根据数控机床机械结构和现场网络布置情况，制定合理的泛在感知策略，采集数控机床的实时状态信息以及静态信息；通过机床历史维修记录、分析历史数据以及现场专家经验建立数控机床故障模型库；再通过多领域建模方法和故障注入技术构建能够描述数控机床全生命周期的数字孪生模型，利用传感监测数据实现数字孪生模型与物理实体的虚实映射，并构建数控机床数字孪生模型系统，为数控机床故障诊断提供数据服务，提高数控机床故障诊断结果的准确度，同时利用该系统识别数控机床运行状态，提高数字孪生技术在数控机床领域的应用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116150897A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211405369.1
申请日：2022-11-10
Applicant: 北京机床研究所有限公司 , 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的机床主轴性能测评方法及系统，涉及数控机床技术领域，先获取机床主轴参数，构建机床主轴数字孪生模型；建立基于MCMC的数字孪生模型，对获取的机床主轴参数进行优化；对构建好的机床主轴数字孪生模型进行封装，并预留数据接口，将采集到的机床主轴信息传输给机床主轴数字孪生模型，实现多个维度的实时映射；使用主客观融合的方式来确定机床主轴性能测评指标权重；对机床主轴综合性能测评，得到机床主轴多维度指标融合评价的量化结果，再结合孪生数据和试验数据，建立基于综合指数法的机床主轴性能测评模型，通过将不同维度的指标值通过指数变换，加权得到量化评分。本发明提高了机床主轴的维修效率和开动率。
-
公开(公告)号：CN112101767A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010938853.5
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本说明书实施例公开了一种设备运行状态边云融合诊断方法及系统，所述方法包括云端利用目标设备的历史数据以及融合迁移方法，先对基于相似运行特征的设备的历史数据所构建的云端初始诊断模型进行调整处理，得到目标设备的云端诊断模型。边缘端向云端发送云端诊断模型获取请求，云端基于获取请求进行模型迁移；边缘端再利用目标设备的运行状态数据对迁移到边端的云端诊断模型进行调整处理，构建更适应于目标设备的边端诊断模型，以对目标设备进行实时诊断，实现云端模型高效准确的复用。同时还可以将诊断结果及实时数据上传至云端，更新云端样本集，进而更新云端诊断模型，实现边端诊断模型的持续更新优化，提升诊断的准确率与快捷性。
-
公开(公告)号：CN112101767B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202010938853.5
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06F9/50 , G07C3/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种设备运行状态边云融合诊断方法及系统，所述方法包括云端利用目标设备的历史数据以及融合迁移方法，先对基于相似运行特征的设备的历史数据所构建的云端初始诊断模型进行调整处理，得到目标设备的云端诊断模型。边缘端向云端发送云端诊断模型获取请求，云端基于获取请求进行模型迁移；边缘端再利用目标设备的运行状态数据对迁移到边端的云端诊断模型进行调整处理，构建更适应于目标设备的边端诊断模型，以对目标设备进行实时诊断，实现云端模型高效准确的复用。同时还可以将诊断结果及实时数据上传至云端，更新云端样本集，进而更新云端诊断模型，实现边端诊断模型的持续更新优化，提升诊断的准确率与快捷性。
-
公开(公告)号：CN115562158A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211405385.0
申请日：2022-11-10
Applicant: 北京机床研究所有限公司 , 中国石油大学(北京)
IPC: G05B19/401
Abstract: 本发明提供一种数字孪生驱动的数控机床智能诊断方法、系统及终端机，涉及数控机床诊断技术领域，采集数控机床的数据信息；构建数控机床数字孪生模型；对构建完成的数控机床数字孪生模型进行更新；将数控机床故障注入到数控机床数字孪生模型中；构建数字孪生模型库，库中的每个数控机床数字孪生模型均能映射到数控机床的某个工作状态；构建模型选择器；将数控机床实时监测数据输入到模型选择器，模型选择器选择出表征数控机床当前时刻状态的数控机床数字孪生模型，当数控机床发生异常时，根据数控机床数字孪生模型的状态，来判断数控机床真实的状态，实现故障诊断。本发明不仅能反映数控机床的健康状态，还要能够反映数控机床的故障状态。
-
公开(公告)号：CN116578040A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310855610.9
申请日：2023-07-13
Applicant: 北京机床研究所有限公司 , 中国石油大学(北京)
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明提供一种面向机床故障诊断的数字孪生模型构建方法、系统及终端，本发明涉及机床故障诊断技术领域，方法根据数控机床机械结构和现场网络布置情况，制定合理的泛在感知策略，采集数控机床的实时状态信息以及静态信息；通过机床历史维修记录、分析历史数据以及现场专家经验建立数控机床故障模型库；再通过多领域建模方法和故障注入技术构建能够描述数控机床全生命周期的数字孪生模型，利用传感监测数据实现数字孪生模型与物理实体的虚实映射，并构建数控机床数字孪生模型系统，为数控机床故障诊断提供数据服务，提高数控机床故障诊断结果的准确度，同时利用该系统识别数控机床运行状态，提高数字孪生技术在数控机床领域的应用。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.022 seconds)
