基于数字孪生模型的设备设计中故障诊断技术研究

基于数字孪生模型的设备设计中故障诊断
技术研究
路东兴
(兰州石化职业技术大学 甘肃兰州 730060)
摘要：研究了基于数字孪生模型的设备故障诊断技术。

数字孪生模型是一种将物理实体与其数字表示相连接的先进技术，可以为设备故障诊断提供精确而高效的解决方案。

研究采用了数字孪生模型，并结合机器学习算法，以实现设备故障的准确诊断。

在研究过程中，收集了大量的设备运行数据，并将其与数字孪生模型进行匹配分析。

实验结果表明，基于数字孪生模型的设备故障诊断技术具有较高的准确性和可靠性，可以有效地提升设备维护与管理的效率。

关键词：数字孪生模型 设备故障诊断 FML虚拟调试平台 机器学习
中图分类号：TH132.41文献标识码：A文章编号：1672-3791(2023)23-0116-04 Research on Fault Diagnosis Technology in Equipment Design
Based on the Digital Twin Model
LU Dongxing
(Lanzhou Petrochemical University of Vocational Technology, Lanzhou,Gansu Province,730060 China) 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 experi‐mental 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
随着数字化技术的不断发展，数字孪生模型作为一种先进的技术方法被引入设备故障诊断领域。

数字孪生模型通过将物理实体与其数字表示相连接，可以实时模拟设备的工作状态和行为，并提供了全面而准确的设备故障诊断能力。

1 研究目的
数字孪生模型的核心理念是通过对设备的虚拟复制来实现实时监测和诊断。

通过收集和整合设备的运行数据、传感器数据以及环境数据，数字孪生模型可以构建设备的精确模拟，并与实际设备进行比对和分析。

借助机器学习算法和数据分析技术，数字孪生模型可以检测和预测设备故障，并提供针对性的维修和优化方案。

相比传统方法，
基于数字孪生模型的设备故障诊断技术具有更高的准确性、可靠性和效率，可以帮助企业实现设备的智能化管理和维护。

2 研究技术概述
2.1 数字孪生模型概述
数字孪生模型是一种基于虚拟仿真的技术，将实
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2307-5042-8211
基金项目：甘肃省教育厅2023年高校教师创新基金项目“基于数字孪生的FML虚拟调试平台设计实现及在环关键技术研究”（项目编号：2023A-212）。

作者简介： 路东兴（1989—），男，硕士，副教授，研究方向为电气自动化、工业控制。

际物理实体与其数字化的双胞胎表示相连接。

它通过采集和整合设备的运行数据、传感器数据以及环境数据，实时模拟设备的行为和状态。

数字孪生模型通过建立设备的虚拟复制，可以实现对设备的精确监测、分析和优化。

数字孪生模型的构建过程包括数据采集、建模与仿真、校准与验证等步骤。

首先，需要收集和整理设备的运行数据，包括工作参数、传感器输出和环境变量等。

然后，基于这些数据构建设备的数学模型，并通过仿真技术进行虚拟模拟。

最后，通过与实际设备的比对和验证对数字孪生模型进行校准和调整，确保其准确性和可靠性。

数字孪生的核心要素包括物理实体、孪生模型、孪生数据和动态交互，这些关键要素为基于数字孪生模型的设备故障诊断技术提供了坚实的理论基础。

在该技术中，物理实体是指待维护设备，在运行过程中会收集真实数据，而孪生模型则是基于这些数据进行数字化建模，从而模拟设备行为，并对设备故障进行预测和预防。

孪生数据则是为数字孪生模型提供支持，因此应该不断更新与优化。

动态交互则是指数字孪生模型中的各个关键要素不断交互和更新，以保证模型的准确性和实时性。

这些关键要素共同作用，为基于数字孪生模型的设备故障诊断技术提供了坚实的技术支持，如图1所示。

2.2 数字孪生模型在设备故障诊断中的应用
数字孪生模型在设备故障诊断领域展现出巨大的
潜力和应用价值。

通过与实际设备进行对比和分析，数字孪生模型可以准确地模拟设备的工作状态和行为［1］。

基于数字孪生模型的设备故障诊断方法可以实
现以下几个方面的应用。

2.2.1 数字孪生模型可以实现设备的实时监测和诊断
通过对设备的运行数据进行采集和分析，数字孪生模型可以检测设备的异常行为和故障特征，并及时
发出警报和诊断结果［2］。

这可以帮助企业实现对设备
状态的及时感知和快速响应，降低故障的风险和影响。

2.2.2 数字孪生模型可以进行设备优化和性能改进通过对设备的模拟和仿真，数字孪生模型可以评估不同的工艺参数和操作策略对设备性能的影响，从而优
化设备的工作效率和可靠性［3］。

这可以帮助企业实现
设备的智能化管理和优化，提高生产效率和产品质量。

3 FML 虚拟调试平台设计与实现
在制造业升级换代的背景下，数字孪生技术在制造业领域的应用日益广泛。

其中，基于数字孪生的FML （Flexibly Manipulated Ladder ）虚拟调试平台成为一项备受关注的技术，旨在提高操作调试效率并减少设备重复投资。

该平台以FML现场设备为研究对象，深入研究了现有典型模块单元的结构特点和动作特性，结合现
有FML模块及操作要求，进行了设计和分析［4］。

为了设计和实现FML 虚拟调试平台，综合前述的研究成果并考虑所使用的软硬件设备，提出了构建平台的方法。

首先，利用工控设备和软硬件调试环境来搭建FML 虚拟调试平台。

这些设备包括计算机、控制器、传感器和执行器等，它们共同协作以模拟和控制FML 生产线的运行。

通过与数字孪生模型的交互，这些设备能够实时获取和发送数据，以保持与模拟环境的同步。

其次，对平台进行验证，以确保其功能和性能的可靠性。

在验证过程中，通过模拟实际生产线的操作和情境，测试虚拟调试平台的各项功能。

这包括模块单元的运行、数据采集和传输、控制指令的执行等。

同时，关注平台的稳定性和实时性，以确保其能够准确地模拟和反映实际FML 生产线的情况。

在平台的设计和实现过程中，不断进行优化和改进，以提高其可靠性和性能。

这可能涉及调整硬件设
备的布局、
优化软件算法的实现、增加数据采集的精度和速度等。

通过持续的改进，
可以使FML 虚拟调试平台更加稳定和高效，为实际生产线的操作和调试提供
准确的模拟环境［5］。

通过以上的设计与实现过程，FML 虚拟调试平台能够有效地支持FML 生产线的调试和优化工作。

它提供了一个可靠的虚拟环境，使得操作人员能够在虚拟场景中进行各种操作和调试，
从而减少实际设备的重复投资和操作风险。

同时，通过持续的优化改进，平台能够更好地满足实际生产线的需求，提高生产效率和产品质量。

4 设备故障诊断方法的研发
4.1 数据采集与预处理
数据采集与预处理是基于数字孪生模型的设备故
图1 数字孪生模型的两个空间
障诊断方法中的重要环节。

在数据采集阶段，需要收集设备运行过程中的各种数据，包括传感器输出、工作参数、环境条件等信息。

这些数据可以通过传感器网络、工控系统或其他监测设备获取。

同时，为了确保数据的质量和可靠性，需要进行数据清洗、降噪和异常值处理等预处理操作。

这些步骤有助于提高数据的准确性和可用性，为后续的设备故障诊断提供可靠的数据基础。

4.2 设备故障诊断流程设计
设备故障诊断流程设计是基于数字孪生模型的设
备故障诊断方法中的关键一步。

在诊断流程设计中，需要考虑诊断的目标、方法和步骤等方面的内容（如图2所示）。

首先，需要明确诊断的目标，如识别设备的
故障类型、定位故障的位置或预测故障的发生概率等。

其次，在方法选择上，可以根据实际情况结合机器学习算法和数字孪生模型的特点，选择合适的诊断方法，例如基于特征提取的方法、基于模式识别的方法等。

最后，在诊断步骤上，可以设计一系列的数据处理、特征提取、模型训练和故障判断等操作，以实现完整的设备故障诊断流程［6］。

4.3 运行数据收集与匹配分析
为了开展设备故障诊断的研发工作，大量FML设备的运行数据被收集。

这些数据包括设备的工作状态、运行参数、传感器反馈等信息，为故障诊断提供了重要依据。

通过运行数据的采集，能够全面了解设备的运行情
况，并发现其中的异常现象和潜在故障模式。

接下来，采集到的运行数据与数字孪生模型进行匹配分析。

通过对运行数据与模型的比对，可以准确地定位设备的故障点和故障模式。

这种匹配分析为后续机器学习算法的应用奠定了基础，确保了故障诊断的准确性。

4.4 机器学习算法的应用与模型训练
在设备故障诊断方法的研发中，机器学习算法起到了至关重要的作用。

本项目采用了多种机器学习算法，包括神经网络、支持向量机等，来训练设备故障诊断模型。

为了进行设备故障诊断的研发工作，首先进行了特征工程，对从运行数据中提取的特征进行筛选和优化。

这一步骤的目的是减少噪声和冗余信息，提高模型的准确性和泛化能力。

然后，采用监督学习方法，利用经过特征工程处理的数据对模型进行训练。

通过对
已有的正常和故障样本进行训练，模型能够学习到设备正常运行和故障状态之间的关联规律。

这样，能够在未知数据上进行准确的预测和故障诊断，
为设备故障定位和维修提供有效支持。

以上为设备故障诊断研发过程的一段综述。

训练完成后对模型进行了验证和评估。

通过使用测试集数据对模型进行验证，检查其在未知样本上的表现。

同时，还采用了交叉验证等方法来评估模型的性能和鲁棒性。

通过多轮迭代的训练和验证过程，项
目逐步优化了设备故障诊断模型，
使其具有较高的准确性和可靠性。

5 FML 虚拟调试与实验验证
5.1 虚拟调试过程及参数验证通过数字孪生模型和设备故障诊断方法的综合应用，实现了对FML 设备的虚拟调试。

在虚拟调试过程中，模拟了FML 设备的运行状态和工作过程，并对其各项参数进行验证。

在虚拟调试过程中，项目对设备的运行行为进行了全面监测和分析。

通过与实际设备运行数据的对比，验证了虚拟调试平台模拟的准确性和可靠性。

重点关注设备的性能指标、运行状态和动作流程等方面，以确保虚拟调试的结果与实际情况相符。

在实验验证的过程中，还发现了一些调试中的不合理之处和优化空间。

针对这些问题，进行了改进与
优化工作。

通过对模型和算法的调整，进一步提高了虚拟调试平台的模拟精度和智能化程度。

同时，项目也对设备故障诊断方法进行了优化，以提高故障诊断的准确率和可靠性。

通过多轮的改进与优化，逐步完善了FML 虚拟调试平台，使其能够更好地满足设备调试和故障诊断的需求。

5.2 FML 虚拟调试平台构建
FML
虚拟调试平台的构建涉及多个单元模块的功能和动作流程的协调配合。

在构建过程中，充分考虑了各个单元模块之间的互联互通，确保它们能够协同工作，实现全面的虚拟调试功能。

为保证单元模块的功能和动作流程的协调配合，进行了多次模拟实验和调试工作。

通过不断优化和调整，确保了FML虚拟调试平台的稳定性和可靠性。

图2 设备故障诊断流程
完全自动化虚拟调试是FML虚拟调试平台的最终目标。

在实现过程中，将人工干预降到最低限度，实现设备虚拟调试的完全自动化。

为了实现完全自动化虚拟调试，将数字孪生模型与机器学习算法相结合，建立了智能化的设备故障诊断模型。

通过对运行数据的实时监测和分析，能够及时发现设备的异常行为和潜在故障，并自动进行诊断和预测。

完全自动化虚拟调试的实现，大大提高了设备调试和故障诊断的效率和精确度，为FML虚拟调试平台的实际应用提供了有力的支持。

通过对FML虚拟调试的实验验证和改进优化，成功地构建了一套完善的虚拟调试平台。

该平台不仅能够实现设备的全面虚拟调试，还具备自动化诊断和预测能力，为设备维护与管理提供了高效、精确的解决方案。

本研究的成果为制造业的数字化转型和智能化升级提供了重要的支持和借鉴。

6 研究方法
在研究中，采用了多种研究方法来实现FML虚拟调试平台的设计与实现，以及基于数字孪生模型的设备故障诊断技术的研发。

首先，使用了调查法和文献调研的方法，以了解数字孪生技术、虚拟调试技术以及FML设备的现状和最新研究成果。

通过查阅相关的学术期刊、会议论文和专业书籍，对数字孪生模型、设备故障诊断技术和虚拟调试平台的发展趋势进行了深入了解，并从中汲取了许多有益的研究经验。

其次，为了实现FML虚拟调试平台的设计，采用了模型方法和建模技术。

通过对FML设备的深入研究和文献调研，确定了FML的典型模块单元结构特点和动作特性。

基于这些特点，设计了FML数字孪生模型的结构、功能和行为过程，并进行了多维建模，以实现对FML的精确描述。

在数字孪生模型的建立过程中，运用了计算机辅助设计（CAD）技术和三维模型建模技术，确保了数字孪生模型的准确性和逼真度。

最后，为了搭建FML虚拟调试平台并进行设备故障诊断方法的研发，利用了各种相关的软硬件工具和技术。

在平台搭建过程中，进行了环境搭建，确保虚拟调试环境与实际设备环境的匹配性。

还实现了模型的连接与交互，使得虚拟调试平台能够与数字孪生模型进行交互和模拟实验。

在设备故障诊断方法的研发中，采集了大量FML设备的运行数据，并将其与数字孪生模型进行匹配分析。

基于匹配分析的结果，运用了机器学习算法，如神经网络和支持向量机等，对设备故障诊断模型进行了训练，从而实现设备故障的准确诊断和预测。

7 研究成果总结
7.1 研究成果
研究成功地实现了FML虚拟调试平台的设计与搭建。

通过对FML设备深入研究和数字孪生模型的建立与多维建模，构建了一个高度精确的虚拟调试环境。

该平台不仅能够模拟FML设备的运行状态和工作过程，还能实现与数字孪生模型的有效交互，为后续设备故障诊断提供了必要的数据支持。

通过对大量FML设备运行数据的采集与匹配分析，结合机器学习算法的应用与模型训练，成功地开发了一种基于数字孪生模型的设备故障诊断技术。

实验结果表明，该技术具有较高的准确性和可靠性，能够对设备的故障模式进行精准的识别和分类，有效地提升了设备故障诊断的效率和准确率。

借助FML虚拟调试平台和设备故障诊断技术的应用，能够在虚拟环境下进行设备调试和故障诊断，避免了在实际设备上进行试错式调试的时间和资源浪费。

通过完全自动化虚拟调试，项目可以在设备投产前快速、精确地完成调试工作，大大提高了设备维护与管理的效率。

7.2 结论
研究基于数字孪生模型，探索了一种新的设备故障诊断技术，并成功地将其应用于FML虚拟调试平台的设计与实现。

通过实验验证，证明了该技术在设备故障诊断方面具有显著的优势，能够为设备维护与管理提供高效、准确的解决方案。

研究成果不仅为制造业的数字化转型和智能化升级提供了有力支持，还为虚拟调试平台和设备故障诊断技术的进一步发展提供了重要的参考和借鉴。

未来，项目将继续优化和拓展FML虚拟调试平台的功能，不断完善设备故障诊断技术，为提升设备运行效率和降低维护成本做出更大的贡献。

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