基于数字孪生的设备预警研究

基于数字孪生的设备预警研究

程明1贾洪钢2    李立2   赵世通2    丁飞2   白关锁2

1 国家电投集团内蒙古能源有限公司  内蒙古自治区呼和浩特市  010000

2 国家电投集团内蒙古白音华煤电有限公司坑口发电分公司  内蒙古自治区西乌珠穆沁旗  026200

摘要：设备预警是工业领域中提前发现设备故障和异常的重要手段。本文基于数字孪生技术，研究了一种基于数据驱动的设备预警方法。通过建立设备的数字孪生模型，并结合实时数据采集和分析，实现了对设备运行状态的监测和异常预警。

关键词：数字孪生；设备预警

引言

设备的故障和损坏会给企业和生产过程带来不可忽视的影响，因此，设备预警成为工业领域亟待解决的问题。数字孪生技术以其高度模拟真实设备的能力和高精度的性能预测能力，成为解决设备预警问题的一种新方法。本文旨在基于数字孪生技术，研究设备预警问题，提出有效的预警方法和策略，以实现设备的可靠运行和生产的连续性。

一、建立数字孪生模型

基于数字孪生的设备预警研究通过建立数字孪生模型，可以有效提前预测设备可能出现的故障或异常，并采取相应措施进行预警和维修，从而提高设备的可靠性和可用性。[1]建立数字孪生模型通过采集设备的传感器数据和工作日志等信息，将设备的实际运行情况反映在数字孪生模型中。这些传感器数据可以包括温度、压力、震动等多种参数，工作日志则记录了设备的运行状态、故障情况等重要信息。通过对这些数据的采集和分析，数字孪生模型可以实时监测和模拟设备的运行状态、工作参数和传感器数据。为了构建数字孪生模型，需要借助先进的数据采集技术和数据处理算法。传感器网络是实现数据采集的重要手段之一。通过在设备上部署传感器节点，可以实时采集设备的各种物理量数据，并将其传输给数字孪生模型进行分析。另外，工作日志的获取也是非常重要的。通过设备自身的监测和故障诊断系统，可以实时记录设备的运行状态、故障信息等。采集到的数据需要进行预处理和特征提取，以得到能够反映设备状态和健康状况的关键特征参数。预处理包括去除噪声、缺失数据处理等，以确保数据的准确性和完整性。特征提取则是通过对数据进行分析，提取出能够反映设备运行状态和故障特征的重要特征参数。这些特征参数可以包括设备的振动频率、温度变化率、工作电流等。

二、数据采集和清洗

数据采集是数字孪生技术中的第一步。为了获取设备的运行数据，我们可以利用各种传感器以及监控系统来收集设备的实时信息。这些数据可以包括设备的工作温度、压力、振动等各种参数。采集的数据一般会以时间序列的形式存储下来，以便进行后续的分析。对于采集到的设备数据，清洗是非常重要的一步。由于设备在运行过程中可能受到各种干扰和噪声的影响，因此采集到的数据中往往会存在一些异常值和噪声数据。为了提高数据的质量和准确性，我们需要对这些异常值和噪声数据进行处理。数据清洗的主要目的是去除异常值和噪声，使得采集到的数据更加可靠和准确。[2]我们可以利用一些统计学方法，如移动平均、中值滤波等来平滑数据。另外，我们还可以通过定义设备运行的正常范围来判断是否存在异常值，并将其剔除或进行修正。在数据清洗之后，我们可以对采集到的数据进行特征提取。特征是从原始数据中提取出来的一些关键参数，能够反映设备的工作状态和健康状况。比如，我们可以提取设备的平均温度、最大振动幅值、工作时间等特征。这些特征可以用来描述设备的运行情况，并作为后续故障预测的依据。特征提取可以采用多种方法，如统计特征、频域特征、时域特征等。统计特征主要是对数据进行统计分析，如平均值、标准差、最大值、最小值等。频域特征是通过对数据进行傅里叶变换来提取频率信息，如频率分布等。时域特征则是对数据进行时间序列分析，如自相关、互相关等。通过对采集到的设备数据进行清洗和特征提取，我们可以得到一组能够全面描述设备工作状态和健康状况的特征参数。这些特征参数可以作为故障预测的输入变量，通过建立相应的预测模型，来实现设备的预警和健康管理。

三、故障预测算法开发

通过对设备状态的实时监测和分析，可以识别设备故障的早期迹象，并进行预测预警。传统的设备维护和管理中，往往是通过定期的巡检和维修来保障设备的可靠性和安全性。然而，这种方法的缺点在于无法实时监测设备的状态，并且依靠经验和直觉来判断设备是否即将发生故障。这样不仅会增加维护的成本和人力资源的投入，同时也会造成设备故障的延误或无法及时处理。[3]而基于数字孪生的设备预警研究采用了先进的技术和方法，能够更精确地识别设备故障的早期迹象，并进行预测和预警。数字孪生是指通过对设备进行数学建模和仿真，创建一个实时更新的虚拟设备模型。这个虚拟模型会与实际设备进行实时同步，反映设备的工作状态和运行情况。根据特征参数的特点和故障预测的需求，可以选择不同的算法来进行故障预测。常用的算法包括基于统计学的方法、机器学习算法和深度学习算法等。根据数据的特点和模型的复杂度，选择合适的算法来进行预测模型的构建和训练。此外，建立预测模型是故障预测算法开发的最终目标。基于数字孪生模型和提取的特征参数，可以利用选择的算法建立故障预测模型。模型的建立包括特征参数的选择和加权、模型的构建和训练等步骤。通过对历史数据的训练和验证，可以评估预测模型的准确性和稳定性，并进行模型的调优和优化。最终建立的预测模型可以对设备的故障进行预测，并提供及时的预警信息，帮助维护人员及时采取措施避免设备故障和停机。

四、故障预警和决策支持

当故障预测算法发现设备可能出现故障或异常时，系统可以及时发送预警信息给设备管理员或操作员，并提供相应的决策支持。管理员可以根据预警信息采取相应的维修措施，从而最大程度地减少设备故障对生产和安全造成的影响。在基于数字孪生的设备预警研究中，故障预警是一个关键的环节。通过分析设备的历史数据和实时监测数据，故障预测算法能够识别设备故障的早期迹象，从而提前预警。这些早期迹象可以包括设备的异常振动、温度升高、能耗异常等。一旦故障预测算法发现这些迹象，系统会自动发送预警信息给设备管理员或操作员。预警信息可以通过短信、邮件或系统通知的方式发送，确保及时传达到相关人员。同时，基于数字孪生的设备预警研究还提供决策支持功能。预警信息不仅告知设备管理员或操作员设备可能出现故障，还提供了相关的决策支持，以帮助他们制定合理的应对措施。决策支持可以包括建议维修手段、故障排查指南、备件需求等。通过决策支持的提供，管理员可以更加准确地判断设备故障的类型和程度，并能够采取相应的维修措施。这有助于减轻设备故障对生产和安全造成的影响，提高维修效率和设备可靠性。基于数字孪生的设备预警研究不仅仅提供故障预警和决策支持，还能够为设备管理和维护工作提供更加全面、准确的数据支持。通过实时监测和分析设备状态，系统可以生成大量的数据，并将其与历史数据进行比对分析。这有助于设备管理员或操作员更好地了解设备的健康状况和工作状态，及时发现问题，进行维修和保养。[4]此外，通过对各个设备的数据进行整合分析，系统还可以提供设备维护的优化方案，进一步提高设备管理和维护的效率和准确性。

五、结语

通过建立设备的数字孪生模型，可以对设备的状态进行实时监测和预测分析，实现设备预警的目的。因此，未来的研究可以进一步深入探索数字孪生技术在设备预警中的应用，完善方法和模型，提高预警准确性和实用性，推动数字孪生技术在工业领域的广泛应用和推广。

参考文献：

[1]郭卫孟. 基于数字孪生的设备故障智能预警技术研究[D].齐鲁工业大学,2023.DOI:10.27278/d.cnki.gsdqc.2023.000691.

[2]周展利,林丹.基于数字孪生技术的变电站设备故障定位预警[J].电脑编程技巧与维护,2023(06):173-176.DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2023.06.043.