文章目录

0 引言

1 基于DT-CPS的框架实现

1.1 步骤1：数据采集

1.2 步骤2：数据处理

1.3 步骤3：模型训练和评估

1.4 步骤4：孪生模型调试与优化

1.5 步骤5：模型在线部署

1.6 步骤6：数控装备可靠性分析

1.7 步骤7：预测性维护

2 实验平台和数据预处理

2.1 主轴回转误差

2.2 主轴可靠性实验台

2.3 数据预处理

3 实验结果分析

3.1 深度学习模型对结果的影响

3.2 数据归一化对结果的影响

3.3 信号处理对结果的影响

3.4 学习率对结果的影响

3.5 混沌矩阵

4 结束语

文章摘要:针对实际应用中缺乏统一集成的用于数控装备可靠性分析的信息物理融合系统框架和算法实现,本文提出了一种基于数字孪生的方法,研究了具体的框架搭建和算法实现。通过数据采集、数据处理、数字孪生模型训练和评估、模型调试和优化、模型在线部署、可靠性分析、预测性维护7步序列化的工作流程实现了从物理层到信息层再返回物理层的闭环控制。通过数控装备主轴回转误差预测可靠性实验验证了该信息物理融合框架的可行性和有效性,该框架和算法能够对数控装备进行可靠性分析,有助于支持更有效和科学的预测性维护。

文章关键词:

项目基金:国家重点研发计划项目（2018YFB1703502）,

论文作者:宋林^1,2 吴军³ 关立文³ 刘知贵² 

作者单位:1. 攀枝花学院智能制造学院 2. 西南科技大学信息工程学院 3. 清华大学机械工程系 

论文DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20211230

论文分类号: TB114.3

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