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。
预测性维护是数字双胞胎的关键应用领域之一。数字双胞胎被定义为操作中真实物理资产的最新表示。让我们使用一个例子来了解这意味着什么。假设我们在不同地点的网站上有井,我们操作多个泵以从地面提取油和气体。在数字双胞胎的定义中,我们将作为资产所指的资产可以是诸如泵的阀门的系统的组件,或者它可以是系统,泵本身,或者它可以是系统的系统有多个泵的井网站。在这里,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,该模型将与来自泵的传入数据更新以表示其当前状态。在我们进入如何使用不同类型的模型创建数字双胞胎之前,让我们谈谈您从数字双胞胎中获得的好处。
我们说每个井网站都有多个泵。我们知道这些泵含有阀门,密封件,柱塞等零件,非常昂贵。因此,我们希望通过预先预测它们来防止失败,从而反过来会帮助我们减少停机时间。我们还可能想确定在该系统中开发的故障,并在可能需要修理或更换的情况下了解洞察力。这也有助于我们更好地管理库存。所有泵都可以具有相似的功能;它们甚至可以由同一制造商生产。但不同的操作条件会影响这些泵的有效性。我们希望能够监控整个舰队,模拟未来情景,并使比较旨在提高舰队的整体效率。这将有助于我们进行操作规划。
现在我们讨论了一个数字双胞胎是什么以及你会使用它的原因,让我们讨论如何创建它。我们需要使用的建模方法实际上取决于我们对数字双胞胎的预期用途。例如,如果我们想预测泵的剩余使用寿命,以优化维护计划,我们可以使用数据驱动的模型,例如我们在上一个视频中讨论的模型。我们对来自泵的数据类型的知识将确定我们将使用哪种型号。例如,如果我们没有从舰队中完成完整的历史,但知道安全阈值,那么我们可以使用劣化模型来估计泵的剩余使用寿命。使用来自不同传感器(例如压力,流量和振动)测量的泵中的数据不断更新该降解模型。如果我们的预期使用数字双胞胎是不同的 - 让我们说我们希望模拟未来的情景和监视舰队在这些方案下的行为方式 - 那么我们可以使用基于物理的建模。一个例子是这样的一个例子,它是通过将机械和液压组件连接在一起而产生的。该模型通过来自泵的数据馈送,并使用此输入数据估计并调整其参数以使此模型保持最新。使用此模型,您可以注入不同类型的故障并在不同的故障条件下模拟泵的行为。 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.
既然你知道如何创建一个数字双胞胎,你可能会想知道我们需要为舰队创造多少个数字双胞胎。对于我们需要创建一个独特的数字双胞胎的每个资产。这意味着对于不同井网站的每个泵,我们需要创建一个唯一的数字双单,该双胞胎已被初始化为特定的泵的参数。基于预期用途,泵可能有多个数字双胞胎。例如,如果要进行故障预测和故障分类,则需要创建提供这些不同目的的不同型号。
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。
随着数字双胞胎帮助您了解其资产的历史,它们也可以帮助您使用未来的规划。您可以使用数字双胞胎模拟数百个未来的场景,以了解天气,舰队尺寸或不同的操作条件等某些因素会影响性能。这将帮助您管理您的资产并通过提前通知您的维护人员对预期失败的信息进行优化操作,因此他们可以规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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