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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江理工大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)健康管理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115238546B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210846799.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/23；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)健康管理方法是由陳換過(guò);李世杰;徐淼;陳文華;楊高朋;陳培設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)健康管理方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)健康管理方法，針對(duì)多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)維護(hù)中存在的關(guān)鍵失效問(wèn)題，研究典型任務(wù)剖面及工況下伺服機(jī)構(gòu)的主要故障模式和失效機(jī)理，確定伺服機(jī)構(gòu)的狀態(tài)演化規(guī)律和工作性能退化的表征參量；構(gòu)建伺服機(jī)構(gòu)數(shù)字孿生體，基于交互數(shù)據(jù)來(lái)迭代優(yōu)化數(shù)字孿生體，并根據(jù)確定的伺服機(jī)構(gòu)狀態(tài)演化規(guī)律在孿生體中植入故障模式，使其能實(shí)時(shí)映射伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)和性能退化歷程；對(duì)數(shù)字孿生體進(jìn)行多余度伺服機(jī)構(gòu)剩余壽命預(yù)測(cè)和失效概率分析。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了基于伺服機(jī)構(gòu)數(shù)字孿生體的壽命預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果及實(shí)時(shí)異常狀態(tài)變化對(duì)多余度伺服機(jī)構(gòu)進(jìn)行控制策略調(diào)整，提高伺服機(jī)構(gòu)的運(yùn)維效率，實(shí)現(xiàn)多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)的健康管理。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)健康管理方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)健康管理方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、研究多余度伺服機(jī)構(gòu)及各個(gè)組成部分的典型故障和故障機(jī)理；S2、確定所述伺服機(jī)構(gòu)的狀態(tài)演化規(guī)律和工作性能退化的表征參量；S3、將有限元模型和含損數(shù)學(xué)模型結(jié)合，構(gòu)建多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)數(shù)字孿生體；所述構(gòu)建多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)數(shù)字孿生體，包括以下內(nèi)容：S30、基于包括多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)、工作原理、運(yùn)行狀態(tài)和性能參數(shù)的特征，在軟件Matlab的Simulink模塊中搭建多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型；S31、多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)故障模式包括油濾堵塞和增壓油箱漏氣植入數(shù)學(xué)模型中，形成含損數(shù)學(xué)模型，使其映射多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)；所述構(gòu)建多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)數(shù)字孿生體，要基于包括多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)整體的構(gòu)造和零部件結(jié)構(gòu)，在三維建模軟件包括UG、ProE和SolidWorks中建立多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)三維模型，并將其導(dǎo)入有限元分析軟件包括Ansys、HyperWorks和Abaqus中建立考慮包括實(shí)際使用環(huán)境工況和極限負(fù)載的有限元模型，并與搭建的含損數(shù)學(xué)模型結(jié)合形成多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)數(shù)字孿生體；S4、迭代優(yōu)化所述數(shù)字孿生體，使其能實(shí)時(shí)映射所述伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)和性能退化歷程；在步驟S4中，迭代優(yōu)化所述數(shù)字孿生體，使其能實(shí)時(shí)映射所述伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)和性能退化歷程，包括以下內(nèi)容:S40、要在步驟S2研究的伺服機(jī)構(gòu)故障機(jī)理和性能退化表征參量的基礎(chǔ)上，從試驗(yàn)臺(tái)上采集電靜壓伺服機(jī)構(gòu)零部件性能退化數(shù)據(jù)；S41、從伺服機(jī)構(gòu)的性能參數(shù)中選取能表征其失效歷程的關(guān)鍵性能參數(shù)；S42、利用步驟S3中得到的數(shù)字孿生體與伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)交互，通過(guò)分析交互數(shù)據(jù)中選取的表征伺服機(jī)構(gòu)性能退化歷程的關(guān)鍵性能參數(shù)的數(shù)據(jù)，并與多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)性能退化曲線(xiàn)結(jié)合；S43、探尋并驗(yàn)證性能退化程度與關(guān)鍵性能參數(shù)的關(guān)系，對(duì)多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體狀態(tài)變化程度的量化；對(duì)所述數(shù)字孿生體的全生命周期靜態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)行過(guò)程動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次分析后，更新孿生模型的性能狀態(tài)，并與伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生體的迭代優(yōu)化，使其能實(shí)時(shí)映射伺服機(jī)構(gòu)實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)和性能退化歷程；S5、對(duì)多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)進(jìn)行控制策略調(diào)整，實(shí)現(xiàn)所述多余度電靜壓伺服機(jī)構(gòu)的健康管理。

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