[发明专利]重机设备健康监测分析方法

权利要求书

1.一种重机设备健康监测分析方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、按照重机设备的各个部件的关键程度和布局要求，确定真实传感器在各个部件上的布局位置点作为数据采集节点；

S2、通过真实传感器对对应的数据采集节点进行力、位移或加速度真实数据采集，将实测传感数据保存在数据存储中心；

S3、基于重机设备的实物图像模型建立重机设备的智能虚拟主模型；

S4、在智能虚拟主模型中确定虚拟传感器的布局位置点；

S5、将实测传感数据经处理后得到的激励数据输入智能虚拟主模型中进行虚拟仿真，获取虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数；

S6、将虚拟传感器对应的实时参数存入数据存储中心，对真实传感器对应的实测传感数据和虚拟传感器对应的实时参数进行数据处理和数据分析，最终输出重机设备结构的受力、疲劳寿命以及预计失效时间分析结果；

在步骤S3中，所述智能虚拟主模型包括整机细节虚拟模型、关键部件的疲劳损伤虚拟模型、以及设备运行载荷历程虚拟模型。

2.如权利要求1所述的重机设备健康监测分析方法，其特征在于，在步骤S5中，将某一关键部件的实测传感数据对应的激励数据输入该关键部件的疲劳损伤虚拟模型中进行虚拟仿真，获取该关键部件上虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数。

3.如权利要求1所述的重机设备健康监测分析方法，其特征在于，在步骤S5中，将某一整机细节的实测传感数据对应的激励数据输入该整机细节的整机细节虚拟模型中进行虚拟仿真，获取该整机细节上虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数。

4.如权利要求1所述的重机设备健康监测分析方法，其特征在于，在步骤S5中，将设备运行的实测载荷数据对应的激励数据输入设备运行载荷历程虚拟模型中进行虚拟仿真，获取设备运行载荷历程虚拟模型上虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数。

5.如权利要求1所述的重机设备健康监测分析方法，其特征在于，所述数据存储中心采用云数据存储中心。