【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及基于數字孿生的商用車電機檢測試驗相關智能演示的系統方法，具體涉及一種車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法。
技術介紹
1、商用車電機檢測過程涉及包括商用車測功機系統、功率分析儀、數據采集器、電機控制器、環境箱、冷水機組等多套設備(以下統稱試驗臺架)，各類檢測設備的可靠運行是保證檢測過程和檢測質量的核心。現有的設備運維方法仍采用傳統的人工維護，設備運維需要手動操作，容易出現人為錯誤和疏忽無法及時發現故障，無法精準定位故障，沒有數字化工具和流程，導致問題排查困難，無法快速精準定位故障，效率較低，無法直觀展示檢測過程和檢測數據，系統和設備的監控和維護需要大量的人力和時間成本，效率低、成本高，難以快速響應和解決故障，影響業務的穩定性和可用性，并且無法做到故障預測，防患于未然。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，用來解決上述
技術介紹
中出現的技術問題。
2、車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于包括以下步驟；
3、s1:建立電機檢測試驗臺架數字孿生3d模型，對車用電機測試設備進行3d建模，并且進行模型輕量化、模型渲染；
4、s2：搭建試驗臺架數據采集軟硬件環境，數據采集軟硬件環境包括數據采集傳感器、數據采集軟件、上位機監控系統，上位機系統的數據傳輸接口通道試驗臺架，對試驗臺架進行實時狀態信息的采集獲取；
5、s3:建立設備智能運維數學建模，通過車用電機檢測過程，具體分析檢測設
6、s4：構建商用車電機檢測試驗設備智能運維數據模型，對車輛電機運行進行關鍵通道數值設定，設定電機運行及停機狀態、測試系統控制狀態等數據模型，并進行在線數據傳輸報文格式設計，實現檢測過程實時數據監測分析、識別、預測與控制；
7、s5：搭建可視化運維管理系統平臺，將檢測試驗臺架、數據采集傳感器、監測終端、工作站、顯示器通過數字孿生技術實現智能運維管理的可視化展示，方便用戶查看檢測過程運行狀態信息，并支持物理系統與虛擬系統的可視化交互操作，實現雙向實時映射與交互控制。
8、優選的，車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述電機測試設備包括車用測功機、功率分析儀、數據采集器、電機控制器、環境箱、冷水機。
9、優選的，車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述基于數據驅動的故障特性以及故障行為包括測功機轉速、扭矩、功率、振動速度、電流、電壓參數耦合的設備智能運行過程中的故障特性及故障行為。
10、優選的，車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述電機運行進行關鍵通道數值包括電機的轉速、扭矩、功率、振動速度、電流、電壓相關數值。
11、優選的，車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述根據電機檢測試驗臺架數字孿生3d模型建立試驗室智能運維系統層數學模型：
12、oms(di)＝h{d1，d2，d3…dn}
13、其中，oms代表車電機檢測試驗設備智能運維系統運行狀態的健康程度，n表示模型庫中對象的總數量，di代表智能運維系統中的商用車測功機系統、功率分析儀、數據采集器、電機控制器、環境箱、冷水機組等多套檢測設備；
14、優選的，車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述據電機檢測試驗臺架數字孿生3d模型建立試驗檢測設備層故障預測數學模型：
15、di(pj)＝b{p1,p2,p3…pm}
16、其中，di表示試驗室檢測試驗設備中某一設備的故障評估等級；其中pi表示測功機的轉速、扭矩、功率、振動速度、電流、電壓一系列參數；
17、優選的，車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述根據試驗檢測設備建立參數層數學模型：
18、電流數據采集單元對試驗室各位置的試驗設備中的電流大小的數據進行采集，對各檢測試驗設備采集單元的電流危險程度進行計算：
19、
20、其中k為檢測試驗設備的編號，n為設備上不同的電流傳感器數量，cki為k設備第i處電流的實際大小，ckimax和ckimin為k試驗設備第i處電流的安全閾值的最大值和最小值，為安全范圍中最接近cki的值；
21、對電流危險程度最大的試驗設備電流位置進行采集，位置設為(xjd1，xwd1)；提取位置為(xjd1，xwd1)的采集點最近兩次的設備電流大小測量值序列，分別設為k試驗設備中電流大小的變化率公式為：
22、
23、其中，δt為兩次采集的間隔時間，j為測量時刻，k為檢測試驗設備的編號；
24、第k種試驗設備中整體電流大小的計算公式為：
25、
26、其中，vk為維修人員的前往疑似故障點的速度，(xjd2，xwd2)為距離故障點最近的維修人員位置。
27、有益效果：本專利技術基于數字孿生技術，通過構建數字孿生3d模型、數據采集與處理、數據挖掘與分析，數學建模與仿真，實時監測與控制，可視化運維管理，實現對商用車電機檢測過程和檢測試驗設備的智能運維，達到真實試驗過程、試驗設備與虛擬空間中的孿生體雙向實時映射與交互，實現檢測過程實時監測、故障問題精準定位、全面分析預測優化，數字化系統能夠有效避免人為錯誤和疏忽，提高試驗安全性，實時監測檢測過程的運行狀態和性能參數，實現數據的動態感知，快速精準定位故障，節省了人力和時間成本，提高效率，實現故障預測優化，提高了系統可靠性和穩定性，實現物理系統與虛擬系統的實時映射與可視化交互，提升管理水平，提高工作效率和質量。
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1.車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述電機測試設備包括車用測功機、功率分析儀、數據采集器、電機控制器、環境箱、冷水機。
3.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述基于數據驅動的故障特性以及故障行為包括測功機轉速、扭矩、功率、振動速度、電流、電壓參數耦合的設備智能運行過程中的故障特性及故障行為。
4.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述電機運行進行關鍵通道數值包括電機的轉速、扭矩、功率、振動速度、電流、電壓相關數值。
5.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述根據電機檢測試驗臺架數字孿生3D模型建立試驗室智能運維系統層數學模型：
6.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述據電機檢測試驗臺架數字孿生3D模型建立試驗檢測設備層故障預測數學模型：
7.根據權利要求1
...【技術特征摘要】
1.車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述電機測試設備包括車用測功機、功率分析儀、數據采集器、電機控制器、環境箱、冷水機。
3.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特征在于所述基于數據驅動的故障特性以及故障行為包括測功機轉速、扭矩、功率、振動速度、電流、電壓參數耦合的設備智能運行過程中的故障特性及故障行為。
4.根據權利要求1所述的車用電機檢測展示模型匹配的數字孿生方法，其特...
【專利技術屬性】
技術研發人員：田曉沖，黃曉波，張愛月，李鐵生，崔德貴，
申請(專利權)人：中機寰宇山東車輛認證檢測有限公司，
類型：發明
國別省市：
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