[发明专利]基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法

说明书

本发明公开一种基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法，步骤如下：建立结构数字孪生模型，将建立的数字孪生模型分为零件级、部件级、系统级三个层次；数字孪生模型在假定故障模式下通过仿真分析生成植入故障响应数据；基于灵敏度分析提取故障特征，确定响应特征对植入故障的灵敏度，并从各类特征中筛选出对植入故障最为敏感的特征量；修正数字孪生模型，将数字孪生模型的修正问题转化为以实体模型、数字孪生模型的故障特征量偏差最小为目标的优化问题；建立数字孪生模型的质量评判准则。本发明在筛选故障对应的响应特征量方面，具有更高的准确性，保证了数字孪生模型修正结果的物理意义，并大幅提升了修正后数字孪生模型的可靠性。

技术领域

本发明涉及机械装备诊断技术领域，具体为一种基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法。

背景技术

随着对装备可靠性和安全性要求的不断提高，国内外在结构装备的故障诊断、预测等相关方面做了大量的研究和应用，各类先进的算法和技术不断取得突破性进展。相对而言，结构故障响应数据的稀缺一直是限制该领域技术发展和应用的一个重要因素，并且一直未取得实质性的进步：一方面，由于故障的突发性、长期性和随机性，实测故障样本的数量很少，并且故障的种类难以进行人为控制；另一方面，结构故障植入试验的成本大，周期长，部分工况和故障难以在试验中进行模拟。而结构故障响应数据是对结构进行故障诊断、故障预测等相关研究的基础，数据的充分性直接决定了各类算法和技术的实际应用效果。

针对上述问题，目前普遍采用仿真手段获取结构故障响应数据，然而现有的仿真手段存在以下明显不足：①仿真模型信息单一，不能全面规范地描述结构实体模型，并且仅适用于作为修正标准的故障模式，修正结果缺乏明确的物理意义，可扩展性低；②基于单纯的灵敏度分析，往往会忽略灵敏度低但响应唯一的关键响应特征量，增加了后续故障区分识别的难度；③对于各类仿真分析模型，缺乏对其质量进行评估的方法和标准，难以评估其准确性和可靠性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种准确、可靠的基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法，

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法，包括以下步骤：

步骤1、建立结构数字孪生模型：数字孪生模型包括实体的几何、物理、行为和规则这些信息中的一种或数种，并根据结构特点及相互作用关系，将建立的数字孪生模型分为零件级、部件级、系统级三个层次；

步骤2、生成植入故障响应数据：数字孪生模型在假定故障模式下通过仿真分析生成植入故障响应数据；植入故障的仿真分析根据目的的不同，分为定性分析和定量分析，定性分析用于挖掘故障对应的响应特征，定量分析用于研究故障响应特征随时间或损伤的演化趋势；

步骤3、基于灵敏度分析提取故障特征：将植入故障响应数据的特征量对故障参数进行Taylor展开，根据精度需求选择需要保留的展开阶次，确定响应特征对植入故障的灵敏度，并从各类特征中筛选出对植入故障最为敏感的特征量；

步骤4、修正数字孪生模型：以模型输入参数为变量，以结构物理实体模型的实测数据或典型故障植入试验数据为基准，将数字孪生模型的修正问题转化为以实体模型、数字孪生模型的故障特征量偏差最小为目标的优化问题；

步骤5、评判数字孪生模型的质量：从数字孪生模型的物理意义、唯一性以及正确性三方面，建立数字孪生模型的质量评判准则。

进一步地，步骤1所述建立结构数字孪生模型，具体如下：