在本系列中,我们讨论了预测性维护的不同主题。如果你在搜索类似的主题,你可能会遇到术语“数字孪生”。在这段视频中,我们将讨论什么是数字双胞胎,为什么要使用数字双胞胎,以及如何创造它们。
预测维修是数字孪生技术的关键应用领域之一。数字孪生被定义为在运行中的实物资产的最新表示。让我们用一个例子来理解这意味着什么。假设我们在不同的地点有井点,我们操作多个泵从地下提取石油和天然气。我们指的是作为一种资产的定义数字双会系统的一个组件,比如阀的泵,也可以是一个系统,泵本身,也可以是一个系统的系统与多个泵的油井。这里,我们假设我们的资产是泵。可以通过创建一个模型来实现泵的最新表示,该模型将被来自泵的输入数据更新,以表示其当前状态。在我们讨论如何使用不同类型的模型创建数字双胞胎之前,让我们谈谈从数字双胞胎中获得的好处。
我们说过,每个井场都有多个泵在运行。我们知道这些泵含有阀门、密封件、柱塞等非常昂贵的部件。因此,我们希望通过提前预测故障来防止故障发生,这反过来也将帮助我们减少停机时间。我们可能还想识别系统中出现的故障,并了解哪些部件可能需要维修或更换。这也将帮助我们更好地管理我们的库存。所有泵可能具有相似的功能;它们甚至可以由同一家制造商生产。但是不同的操作条件会影响这些泵的工作效率。我们希望能够监控整个舰队,模拟未来的情况,并与提高舰队整体效率的目标进行比较。这将有助于我们制定行动计划。
既然我们已经讨论了什么是“数字孪生”以及为什么要使用它,那么让我们来讨论一下如何创建它。我们需要使用的建模方法实际上取决于我们对数字孪生的预期使用。例如,如果我们想预测泵的剩余使用寿命以优化维护计划,那么我们可以使用一个数据驱动模型,就像我们在之前的视频中讨论的那样。我们对来自泵的数据类型的了解将决定我们将使用哪个模型。例如,如果我们没有完整的机队历史记录,但知道一个安全阈值,那么我们可以使用退化模型来估计泵的剩余使用寿命。通过不同传感器(如压力、流量和振动)测量泵的数据,可以不断更新这种退化模型。如果我们对数字双胞胎的预期使用有所不同——比方说我们想模拟未来的场景并监控舰队在这些场景下的行为——那么我们就可以使用基于物理的建模。一个例子就是像这样的物理模型,它是通过将机械和液压组件连接在一起创建的。该模型使用来自泵的数据,并根据输入的数据对其参数进行估计和调整,以保持该模型的最新状态。利用该模型,可以注入不同类型的故障,模拟泵在不同故障条件下的行为。 Similarly, a Kalman filter can be also used as a digital twin, which can model the degradation of the pump as a state and periodically update this state to represent the current condition of the pump. These are some examples of how a digital twin can be created. Based on the intended use, the digital twin can also be a combination of these models.
现在你已经知道了如何创建一个数字双胞胎,你可能想知道我们需要为舰队创建多少个数字双胞胎。对于每一项资产,我们需要创造一个独特的数字孪生。这意味着对于不同井场的每一台泵,我们都需要用特定的泵参数初始化一个独特的数字孪生。根据预期用途,一个泵可以有多个数字孪生。例如,如果您想要进行故障预测和故障分类,那么您需要创建不同的模型来满足这些不同的目的。
所有这些数字双胞胎都通过物联网连接在一起,共享信息。数字双胞胎的一个重要特征是,它捕捉了其实际资产的历史。前面我们提到过,数字孪生模型正在定期更新,以表示其实际资产的当前状态。随着时间的推移,这些过去的状态成为资产的历史。这段历史中包含的信息类型可能会根据我们如何使用数字孪生和当前状态中捕获的内容而有所不同。例如,如果我们使用数字孪生工具进行故障分类,那么每个数字孪生工具捕获的历史可以是特定泵的运行数据及其健康和故障状态。未来,可以将一台泵的运行数据与这些数字双历史数据进行比较,以了解其他泵在类似故障下的表现,以及它是如何影响车队效率的。
能够使用数字孪生工具监控整个机队,还可以在计划操作事件和改进维护策略方面带来其他优势。想象一下这样一种情况,其中一个泵预计很快就会失效。使用数字双胞胎,你可以评估这将如何影响舰队的效率,以及它将给你带来什么成本。基于此分析,您可以订购替换,并运行您的泵在亚最佳状态,直到您得到新部件。或者你可以支付更多的运费,并尽快得到零件,安排维修。
数字双胞胎会帮助你了解他们资产的历史,也会帮助你制定未来计划。您可以使用数字双胞胎来模拟数百种未来场景,以了解特定因素(如天气、车队规模或不同操作条件)如何影响性能。这将帮助您管理资产和优化操作,提前通知维护人员预期的故障,以便他们可以计划未来的维修和更换。
总而言之,数字孪生是运行中的资产的最新表示。从资产和环境中捕获的数据定期发送到数字孪生工具,该工具将使用这些数据进行更新,并调整为实际资产。每一项资产都有一个独特的数字孪生,它还记录了其实际资产的历史。我们需要使用建模方法来创建一个数字双胞胎是由我们的预期用途驱动的。通过使用数字双胞胎,您可以提前预测故障并减少停机时间,更好地管理备件库存,监控和管理您的船队,进行假设模拟,并优化操作。
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