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龙图腾网获悉中云开源数据技术(上海)有限公司申请的专利一种基于数字孪生的故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114492511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111675400.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于数字孪生的故障诊断方法是由刘江设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的故障诊断方法，包括如下步骤：1基于物理模型的物理特性，构建其对应的虚拟模型；2分别运行物理模型和虚拟模型，获取若干种特征的实测值和虚拟值；3基于距离度量方法选择需要优化的参数，然后用粒子群优化算法对数字孪生虚拟模型进行更新；4运行更新后的虚拟模型，基于其产生的数据构建训练集,并训练卷积神经网络；5基于物理模型得到的数据，构建测试集；用训练好的卷积神经网络对测试集进行分析，输出对设备故障的诊断效果。本发明通过虚拟数据与真实数据的相关性分析，改进虚拟模型，能解决现有数据驱动的故障诊断方法没有考虑算法所需的数据量不足的问题。

本发明授权一种基于数字孪生的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 1基于物理模型的物理特性，构建其对应的虚拟模型； 2选定若干特征，分别运行物理模型和虚拟模型，获取所述特征的实测值和虚拟值； 3基于距离度量方法在所述实测值和虚拟值中选择虚拟模型需要优化的参数，然后用粒子群优化算法对虚拟模型进行更新； 所述步骤3的具体步骤如下： 直接从时域中抽取均方根、峰度、峰、波峰因数和偏度，从频域中抽取平均频率、频率中心、频率分布的均方根、频率分布的标准偏差和功率包络谱，从时间尺度域中抽取频率分布的有效值和频率分布的平均值包络谱；然后，基于距离度量方法分析从物理系统中的实测得到的特征值与动态模型输出的特征值之间相似性，选择排名前6的参数，用粒子群优化算法对虚拟模型进行更新； 4运行更新后的虚拟模型，基于虚拟模型产生的数据，构建训练集；并用所述训练集训练一个卷积神经网络； 5基于物理模型得到的数据，构建测试集；用训练好的卷积神经网络对测试集进行分析，输出对设备故障的诊断效果； 所述构建虚拟模型的过程如下： 1确定物理实体的运动方程 将转子视为一个普通的多结点Timoshenko梁，选取2个点代表物理系统的动态特性；每个点采用的自由度限制为3个； 其中，和分别代表各方向和的屈曲，代表方向的扭转，并通过考虑剪力效应反映轴的截面变化； 考虑了惯性力、恢复力和阻尼力以及作用在承轴内圈上的恒定垂直力的物理系统的控制方程如公式1和2所示； 1 2 其中，表示轴承支撑的转子的质量和内圈的质量，表示等效粘性阻尼系数，是滚珠的数量，表示赫兹接触弹性变形常数，表示内部径向游隙，表示第个滚珠位置的表面波纹波的幅度，表示径向可控负载，表示转子不平衡产生的力，是第个滚动体的角位置，是内圈中心的主要位移，表示笼式导条外圈内圈的角速度，表示时间； 式1和2中的下标+号表示， 当时，表示加载角位置的滚动体，产生恢复力； 当时，表示不加载角位置的滚动体，恢复力为0； 该方程采用牛顿法或隐式Newmark法求解，得到系统中每个点的位移、速度和加速度； 2轴承故障建模 轴承内外圈故障被建模为具有正弦半波形状的小片段，其角宽度为，深度为；当每个滚珠通过缺陷区域时，通过增加径向间隙将其引入电机故障测试平台的虚拟模型中；轴承发生故障时的瞬时恢复力通过公式3和4计算； 3 4 其中，额外间隙，用公式5表示； 5 其中，表示缺陷的角度位置，表示缺陷的角度宽度，表示球i和缺陷位置的相对角度，是公式6所表示的轴承的笼角速度的函数； 。

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