公开(公告)号：CN115979886A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211667013.5

申请日：2022-12-22

Applicant: 杭州职业技术学院

Inventor： 李客 ,  裘旭东 ,  纪杨建 ,  杨安 ,  苏一畅 ,  郭美玲 ,  李浩 ,  谢贵重 ,  何雨辰 ,  万安平

IPC: G01N7/00

Abstract: 本发明涉及数字孪生技术领域，提供一种面向数字孪生的干法选粉过程异常状态识别方法，通过粉磨设备入风口设置的第一气体压力传感器获取进口环境压力数据Po，选粉机出风口设置的第二气体压力传感器获取出口环境压力数据Pe得到进出口环境压力差，再进行Z‑score标准化；采用分段聚合近似算法转化为序列当波动处于一定范围时，设备处于非稳态，则进入调控方法并发出预警信号。本发明公开的方法和系统从环境压力的变化来识别选粉过程的状态变化，促发风量和风速及时调控和循环风机的转速调整，及时调控调节选粉过程和作业状态，形成实时的闭环控制，从而提高生产效率和合格率，进而提高生产线设备运行的可靠性。

公开(公告)号：CN117408112A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311449920.7

申请日：2023-11-01

Applicant: 杭州职业技术学院

Inventor： 李客 ,  裘旭东 ,  莫根林 ,  袁稳沉 ,  张树有 ,  纪杨建 ,  舒永东 ,  谢贵重 ,  胡国辉

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G16C60/00 ,  G01N3/32 ,  G01M13/00 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及数字孪生技术领域，本发明提供的一种基于数字孪生的复杂装备零部件疲劳寿命监测系统，通过在虚拟的空间中建立零部件虚拟模型，再通过从实际工况中采集多源信号数据，经过A/D转化、数据预处理得到第一数据。通过数值计算单元中的有限元计算得到零部件应力值和第一疲劳寿命数值，并将该数据融合材料特性、尺寸、影响因子数据用于训练机器学习模型。再将第一数据输入机器学习模型计算的到材料系数，最终计算得到第二疲劳寿命数值。本方法和系统针对复杂装备中核心零部件，通过实时采集实际运行过程中的受力、形变和振动数据输入训练好的机器学习模型，获知受力载荷变化造成的零部件微观损伤，实现零部件的健康状态或疲劳寿命实时监测。