铁路机车车载设备数字孪生体构建方法研究

铁路机车车载设备数字孪生体构建方法研究

闫鹏宇

身份证号码：130729199411180810

摘要： 数字孪生：Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。本文主要对铁路机车车载设备数字孪生体构建方法进行研究，详情如下。

关键词： 铁路机车；车载设备；数字孪生体

引言

数字孪生是指利用物理模型、传感器等，从多尺度、物理量以及概率等方面，进行仿真分析，完成虚拟空间的映射，以此反映实体装备全生命周期过程，解决了传统实验分析下成本较高、流程复杂，耗时较长等方面的问题。简而言之，可将数字孪生体看作关联密切且互相依赖的装备的数字化映射系统。 相较于以往的可视化等系统，数字孪生体并不是单纯的数字化展示，而是将数字虚体与物理实体进行有机结合，通过数据信息，模拟实体在现实环境中的实际情况，实现虚拟现实交互，而且还能够进一步展开数据融合分析，实现相应设计、生产流程以及产品的优化管理，在保障管理效率、质量的同时，也能够减少资源成本消耗。

1 铁路机车车载设备数字孪生体构建框架

1） 物理设备层包括 LKJ、CIR、机车信号、数据采集传感器等基础设备。LKJ、CIR、机车信号设备 （简称“车载三项设备”） 为数字孪生体运行提供必要的数据，为虚拟模型提供各项参数，是实现物理设备层与虚拟设备层真实映射、构建车载设备数字孪生体的主体；数据采集传感器获取设备动态运行数据，用于驱动设备虚拟模型。此外，还需配置供电设备，以保证物理设备层各项设备正常运行。2） 虚拟设备层包括车载三项设备的全尺寸、高保真虚拟模型，虚拟模型能够与孪生数据融合，为参培人员提供高交互性、强沉浸感的培训环境。3） 数据层主要通过传感器采集数据，并对数据进行预处理，减少数据冗余，为系统提供设备运行数据；系统可通过孪生数据判断预先设定的设备故障类型，使学员能够准确选择相应的培训指导。4） 连接层主要基于串口通信技术及数据库技术，完成对设备实时运行状态数据的映射，通过孪生数据与设备虚拟模型的融合，实现实时数据驱动的车载设备数字孪生体构建。5） 服务层主要基于实时数据驱动的设备虚拟模型，实现孪生数据、虚拟模型、运行代码及培训内容的标准化封装，为参培学员提供用户登录、培训设备类型选择、培训模式选择及实时培训指导等不同内容。

2 铁路机车车载设备数字孪生体构建方法

2.1虚拟设备建模

虚拟模型是数字孪生五维模型的重要组成部分，对车载设备各组成部分进行建模，是实现物理空间车载设备与虚拟空间虚拟模型同步映射的基础。基于此，本文借助 CINEMA 4D+Unity3D 平台，完成车载设备虚拟模型搭建。各步骤详细分解如下：1） 为确保虚拟模型的准确性、真实性，以及设备各部件间约束关系的正确性，首先需依据LKJ、CIR 及机车信号设备的维护规则、相关标准文件及厂家技术资料，获得车载设备各部件、单元的各项参数及标准尺寸，在 CINEMA 4D 中建立3D 模型，利用父子节点关系，创建设备内部元器件的“父子”关系。创建完成后，将设备 3D 模型导出为可被Unity3D识别的“. 3ds”文件。2） 在 Unity3D 平台中，导入已经创建好的“. 3ds”文件，并对不同设备进行贴图渲染，搭建虚拟开发环境，设置 Main Camera 参数，将相机坐标系与设备所属的世界坐标系进行匹配，并根据设备初始参数、状态编辑脚本文件，对虚拟模型进行初始化设置；同时编写数据库接口，使虚拟模型与孪生数据融合，实现实时数据驱动的车载虚拟模型。

2.2车辆生产环节

在智能化网络管理系统背景下，当前车辆生产体系当中，对 CAD、CAE 等数字化设计开发软件系统和流程的运用已经相对熟练，并将其映射到了车辆生产环节当中。与此类似数字孪生体在智能化网络管理系统中的应用，也为车辆生产带来了极大的便利。对此，可结合车辆生产工厂线实际情况，进行建模，收集生产现场相关工作人员、车辆、设施、产能以及能耗等相关数据信息，并将其汇总到智能化网络管理平台当中，导入数字孪生体，以此实现对于设备运行数据、生产数据信息的高效分析，不仅能够实现对于车辆生产过程的实时监控，而且还能够快速准确对设备故障问题进行排查，展开产品仿真测试等，对于优化调整生产工艺，提高生产质量、效率有着积极作用。 在实际生产制造的过程中，可借助数字孪生体，构建虚拟生产环境，并融入实际生产数据信息，对整个制造环境进行描述，通过模拟仿真测试，实现设备诊断、过程分析，避免现场事故以及异常情况的发展，在提升生产质量效率的同时，还能够有效保障现场生产安全。 例如，可通过 3D 可视化技术，将实际生产环境、数据、流程等进行数字可视化转化，并将设备传感器中的数据导入到智能化网络管理系统平台当中，实现对于设备每个部位轴温、开机时长、生产阶段以及利用率等相关数据信息的监测，将整个生产流水线真实、直观地呈现出来。

2.3数字孪生技术的光伏发电功率预测系统

感知接入由各类传感器构成，通过对光伏发电系统的气象信息进行数据采集和处理，并以此作为虚拟实体中神经网络模型的数据输入，通过计算得到光伏发电功率预测初始值，同时数据库会接收采集到的实时气象信息，并完成数据更新，调取历史气象数据信息，寻找与本次气象数据相近的历史数据，并对当时在该气象条件下的发电功率实际值和预测值进行提取，对功率预测初始值进行修正，得到数字孪生体的预测值。光伏阵列、孪生数据和功率预测模型通过数字孪生体构成一个整体，预测模型与孪生数据可实现双向数据 交互，提 高 了 功率 预测 的实 时性 和 准 确性。通过搜索 与实 时 气 象相 近的 历史 气象 数 据 信息，对发电功率预测误差进行修正和补偿，保证了预测的精度。在 Matlab/Simulink环境下进行了离线仿真验证，在光照变化条件，改进型电导增量法的控制性能要好于定步长扰动观察法和变步长扰动观察法，有效解决了光伏发电系统进行最大功率跟踪时的稳 定性 问 题，提 高了 光 伏 发 电 系 统 的 工 作效率。

结语

总之，车载运行控制设备是保证铁路机车机车安全运行的重要设备 ，既能辅助司机安全行车 ，又能够实时记录司机出乘至退乘过程的相关操作以及车载运行控制设备自身工作状态 ，通过加强对车载运行控制设备事先控制的设计理念 ，可以指导和帮助司机 ，提高司机的操作规范 ，减少违章与行车事故的发生。需要对车载运行控制设备和车载设备分析软件做必要的、合理的、科学的、智能化的提升和改进 ，只有这样才能提高铁路的安全效益、经济效益和铁路运输效率。

参考文献

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