面向特种底盘的数字孪生混合诊断系统建模技术及应用
致力于数字孪生体技术的研究与发展
通过解决方案和工程化应用造福人类
来源：火箭发射与控制学报
作者：周子璇 张鑫 康总宽 胡友民
摘 要
为有效解决特种车辆装备运维信息化程度低导致的故障检测排査困难等现实问题，提出了一种基于数字孪生的特种底盘混合诊断系统架构及系统建模技术。构建了包含多物理属性的数字孪生体模型，能精准反映远端车辆底盘的状态，实现了全方位的三维可视化监测;提出了一种融合智能检测、知识库诊断和人工专家诊断的混合诊断方法，相比现有方法能显著提高特种底盘的故障诊断效率和装备可靠性。分析了实际工况需求，制定了系统的技术、功能及通讯框架等顶层设计方案，为执行出车任务提供基于数字孪生体监测的混合诊断技术支撑;进一步设计实现了特种底盘混合诊断系统平台，实验验证了所提出架构的有效性。
关键词：数字李生 混合诊断 底盘 设备可靠性
0 引 言
特种车辆装备结构复杂、功能多样,其安全性,可靠性指标都远高于普通车辆口。底盘作为特种车辆装备的核心组成部件之一,其结构的复杂性导致故障检测更加困难。因此,研究并开发针对特种底盘的专用诊断系统十分有必要。
近年来,数字孪生(DT)技术[2-s在设备健康管理领城得到广泛引用。如 Ritto 等基于数字李生理念,搭建了一个集成物理模型和机器学习模型的系统框架;陶飞等提出数字孪生车间的概念,同时提出数字孪生五维模型,并从船舶、车辆、设备健康管理等工业领域提出其实施思路及方案Booyse等提出一种深度数字孪生框架并应用于设备的全生命周期健康管理”;Tao 等融合数字孪生技术提出了一种基于检测驱动的故障预测与健康管理方法。综上,将数字孪生技术理念与特种底盘的固有特点及其故障诊断需求相结合,具备一定的技术先进性和实施可行性。
目前,针对大型机械装备的故障诊断系统主要有以下3条技术路线:
1)基于知识的故障诊断系统建模:如文献[12]提出了一种基于代码和通配符的知识规则表示方法,并利用数据库模糊查询实现知识推理。这种方式具有操作简单的优势,但对于故障表象不明显的情况难以做出判别,导致失效。
2)基于数据驱动模型的故障诊断系统建模;如文献[14]提出了一种基于燃气压力评估的火炮底盘发动机故障诊断方法,从流体动力学建模的角度对发动机故障进行识别。该技术具有自动化程度高、识别能力强的优势,但当历史数据不充足时,模型的识别效果难以满足要求。
3)基于信号处理的故障诊断系统建模:如文献[16]提出了一种基于多属性决策理论的发射车底盘制动系统故障树诊断方法,一定程度上改善了传统分析方法准确性差、效率低的局限性。但该技术受专家经验的制约且分析过程繁琐。此外,针对小型机械装备,可通过有限元分析的方式对机械结构故障进行模拟,但这种方式计算规模受限,难以用于复杂的机械装备。
笔者结合特种底盘的结构特点和运维需求，提出了一种基于数字李生的特种底盘混合诊断系统架构及系统建模方法,设计并开发了特种底盘混合诊断系统。该系统通过构建多物理要素、多尺度跨层次的特种底盘数字李生模型,实现了对底盘物理实体的实时可视化监测与管理:通过感知适配特种底盘各部件的特征信息,设计了集智能诊断、专家知识库诊断、人工远程诊断于一体的混合诊断方式,实现了提高特种底盘运维可靠性并降低运维保障成本的效果。
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