[发明专利]冷水机组数字孪生模型构建方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种冷水机组数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：

基于冷水机组在多领域的数据，构建所述冷水机组的数字孪生模型族，其中，所述数字孪生模型族中包括三维几何模型、性能退化模型、机理仿真模型和原理框图模型；

根据所述冷水机组的现场监测数据提取所述冷水机组的运行特征；

根据所述运行特征以及所述数字孪生模型族中各个模型的输出，通过采用递推极大似然方法对所述数字孪生模型族中的模型进行辨识，对所述数字孪生模型族的参数进行实时更新以实现虚实同步；

所述基于所述冷水机组在多领域的数据，构建所述冷水机组的数字孪生模型族，包括：

根据所述冷水机组零部件的材料特性的先验知识进行失效机理分析，构建所述性能退化模型；

所述性能退化模型包括反应论模型、应力强度失效模型和累积损伤模型；其中，所述反应论模型是基于所述冷水机组的部件材料的氧化腐蚀的先验知识构建的，所述应力强度失效模型是基于所述冷水机组的应力分布和强度分布的先验知识构建的，所述累积损伤模型是基于所述冷水机组的部件损伤和退化先验知识构建的。

2.根据权利要求1所述的冷水机组数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述基于所述冷水机组在多领域的数据，构建所述冷水机组的数字孪生模型族，包括：

获取所述冷水机组的几何尺寸参数，根据所述几何尺寸参数构建所述三维几何模型。

3.根据权利要求1所述的冷水机组数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述反应论模型满足公式：

D＝g(η)＝x(t)

其中D为冷水机组零部件的性能参数，η为表征所述冷水机组的性能的特征参数，g()为所述冷水机组的性能关于特征参数的函数，x()为所述冷水机组的性能关于时间的函数，k为常数，表征性能退化的速率；

所述应力强度失效模型满足公式：

F＝P{ws}

其中F为应力强度失效的概率，P{}为概率函数，w为应力强度，s为需要的应力，f_s(s)为应力的分布，f_w(w)为强度的分布；

所述累积损伤模型满足公式：

D＝∑k_it_i＝g(η_T)

其中k为所述冷水机组的性能退化的速率，t为退化时间，i为不同的时刻；η为冷水机组退化特征参数，η_T表示η随时间变化；g()为冷水机组性能关于特征参数的函数。

4.根据权利要求1所述的冷水机组数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述基于所述冷水机组在多领域的数据，构建所述冷水机组的数字孪生模型族，包括：

通过流体场和热力场的分析，构建机理仿真的有限元模型，实现对冷水机组内部运行机理的数值仿真和可视化。

5.根据权利要求1所述的冷水机组数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述基于所述冷水机组在多领域的数据，构建所述冷水机组的数字孪生模型族，包括：

基于多领域建模语言构建所述冷水机组的原理框图模型，用于实现多个物理领域的耦合。

6.根据权利要求1所述的冷水机组数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述根据所述冷水机组的现场监测数据提取所述冷水机组的运行特征，包括：

对所述冷水机组的监测数据进行预处理，并在时域和频域进行特征提取，得到中间特征；

根据所述中间特征与所述冷水机组的性能指标之间的相关性对所述中间特征进行选择，得到所述运行特征；

其中，所述预处理包括趋势项消除处理和平滑降噪处理。