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基于数字孪生的三维移交系统设备检修决策研究

2025-07-12 55 上传者：管理员

摘要：数字化转型的推进加速了数字孪生技术在设备管理中的应用。从设备检修决策流程、三维数字孪生平台搭建、设备检修决策模型的数字孪生架构等方面进行了深入分析，结合应用实践，旨在构建数字孪生模型和可视化平台，实现设备检修的智能化管理，对于电厂设备的高效管理、故障预警和优化调度具有显著的实际应用价值。

关键词：
三维移交系统
实时数据交互
数字孪生
智能化管理
设备检修决策
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1、引言

数字孪生技术在智能经营决策分析中展现出巨大的潜力,通过构建三维移交系统,高仿真还原电厂真实场景,结合三维建模和实时数据交互,可实现全价值链数据的高效集成与深度分析,全面提升电厂生产､经营､管理的协同效能[1]｡基于三维可视化平台,电厂的数字运营由三维场景与数据面板协同驱动,设备管理模块通过设备全生命周期数据台账､健康状态全景监测及故障诊断模型,实现异常早期预警与精准检修｡

2、数字孪生技术在电厂设备管理中的应用

在电厂设备管理中,数字孪生技术的应用主要通过构建虚实融合的智能化管理体系实现｡其技术架构以物理设备的全生命周期数据为基础,通过物联网传感器网络实时采集温度､振动､压力等关键参数,形成设备运行状态的数字镜像｡模型层通过整合设备机理模型与机器学习算法,建立动态仿真系统,例如针对汽轮机转子热应力变化构建多物理场耦合模型,通过实时数据校准提升模型精度｡功能层则依托模块化设计开发故障诊断､能效优化等子系统,支持运维人员通过三维可视化界面穿透式查看设备内部运行细节,实现从单一参数监测到系统级状态评估的升级｡虚实交互机制使得设备异常波动可被提前6~12h预警,并通过数字空间模拟不同维护方案的干预效果,为决策提供科学依据｡在深化应用层面,数字孪生技术重点赋能预测性维护与运行优化两大场景｡通过建立设备退化模型库,系统可自动识别轴承磨损､叶片结垢等典型故障模式的特征信号,结合历史维修数据生成最优维护策略｡在燃煤机组中,数字孪生体通过实时接收DCS系统数据,动态模拟锅炉燃烧效率与污染物排放的关联关系,自动调节送风量与煤粉细度实现环保与经济性双目标优化｡该技术还支持设备改造方案的虚拟验证,如在给水泵节能改造前,可通过数字孪生平台模拟不同转速下的能耗曲线,规避实地试验风险｡闭环管控模式不仅将故障排查时间缩短40%,更通过知识库积累形成设备健康管理的持续改进机制[2]｡

3、基于数字孪生的三维移交系统设备检修决策模型

3.1基于孪生数据的设备检修决策流程

设备检修决策以数据采集与模型构建为基础,通过构建设备的数字孪生体,将设备的实时运行状态､历史数据及故障特性进行数字化建模和系统化呈现,涵盖实时监测､状态评估､故障诊断､策略优化等环节,流程如图1所示｡根据设备运行特性,明确监测目标,并选取关键状态参数,如振动､温度､电流等,通过传感器采集这些多维参数,并与数字孪生模型结合,构建设备的虚拟映射体[3]｡模型构建采用“机理+数据”双驱动模式,例如在发电机绕组绝缘评估中,结合热老化方程与实时温升数据,建立绝缘寿命损耗率的动态计算模型,并通过卡尔曼滤波算法实现模型参数的在线校准｡系统通过对比实时数据与健康基线模型的偏差度,触发多级预警机制,例如当轴承振动频谱中出现特定高频分量时,自动关联历史故障库中对应的滚珠磨损案例,生成包含故障定位､风险等级及修复建议的诊断报告｡这种闭环决策模式将传统定期检修升级为“状态触发式”精准维护,显著降低非计划停机风险｡

图1基于孪生数据的设备检修决策流程

3.2三维数字孪生可视化平台的搭建

基于数字孪生的三维移交系统以精准高效的设备管理为目标,通过整合三维建模､物联网､大数据和人工智能技术,搭建综合性检修决策平台｡平台的核心在于建立数字孪生模型,如图2所示,通过三维建模工具(如SQLServer､Unity3D和3DMax等技术)获取设备的几何结构和物理特性数据,生成高精度三维模型作为数字孪生的基础｡模型库分为3个部分:基本模型库､组合模型库､模型及模型信息数据库｡基本模型库用于存储标准化､通用的设备三维模型,涵盖电气､机械等设备的各类基础模型;组合模型库则支持根据设备的实际需求,将不同部件的模型进行组装,形成完整的设备虚拟模型;模型及模型信息数据库是平台的核心数据支撑部分,将所有的三维模型及其相关信息(如型号､参数､规格等)进行集中存储和管理｡

图2三维数字孪生可视化平台设计图

3.3设备检修决策模型的数字孪生架构

针对电厂设备的复杂运行环境和高可靠性要求,设备检修决策模型基于数字孪生架构,构建了包括实体层､数据层､模型层和应用层在内的分层体系(见图3)｡实体层作为整个系统的基础,由电厂各类关键设备及其所处运行环境构成,包括锅炉､汽轮机､发电机､冷却系统等｡通过布设各类智能传感器与工业物联网终端,实时采集设备振动､温度､压力､电流､电压等多维状态参数,以及运行工况､环境信息､人工操作记录等关键数据｡数据层负责对实体层采集到的各类数据进行集中管理与预处理,构建标准化､结构化的数据资源体系｡该层不仅包含物理运行数据,还整合历史维修记录､仿真模拟结果､专家经验数据及设备寿命信息等,为模型层提供高质量的数据基础｡通过数据融合､清洗与特征提取,实现对设备行为的精准描述和动态更新｡模型层是在数据支撑下构建的核心环节,融合机理模型与数据驱动模型,构建面向健康评估､故障预测､剩余寿命估计和检修策略优化等目标的多维模型体系｡该层利用数字孪生技术,将实时数据与虚拟模型深度耦合,使模型具备动态适应和自主学习能力,能准确反映设备运行状态的演变过程｡应用层则依托三维数字孪生平台,实现全景可视化展示与人机交互功能｡平台不仅提供设备运行状态监控､异常报警､健康评估等常规功能,还支持故障溯源分析､最优检修方案推演､资源调度模拟等智能决策服务｡该数字孪生架构使得设备检修不再依赖经验判断,而是基于实时数据与动态模型支撑下的科学决策｡

图3设备检修决策模型的数字孪生架构

4、应用实践

4.1三维建模及可视化

在基于数字孪生的三维移交系统中,三维建模和可视化技术为设备检修决策的实施提供了直观的操作界面和动态数据展示平台｡通过激光扫描､摄影测量､CAD等技术手段,结合设备的设计图纸和实际测量数据,将电厂中的关键设备,尤其是汽轮发电机组及重要辅机等设备进行数字化建模,系统可以实时呈现设备的结构､运行状态及各项动态参数｡在三维建模基础上,进一步建立了可视化平台,集中展示所有三维模型､设备信息､环境数据等信息｡设备状态的三维动态展示结合专家知识库和故障机理分析,设备各部件的健康状况､故障信息及预警数据能够清晰高亮显示,图谱分析功能支持针对旋转设备振动的频谱､相位､瀑布图､伯德图等多种频域分析,为运行指导和故障处理提供了可视化的辅助决策支持｡

4.2设备生命周期数据管理与智能化检修

数字孪生技术的核心优势在于其运行阶段的动态反馈与优化能力,当物理设备投入使用后,其状态､行为与性能数据将通过传感器和通信技术实时传输至虚拟模型中,形成数字孪生体的闭环更新｡从故障诊断到设备维修计划的推送,再到备品备件管理系统的自动对接,数字孪生技术将实现设备全生命周期的智能化管理｡通过搭建设备寿命分布模型,系统可以对不同故障模式､设备的可靠运行寿命及实时故障率等指标进行深入分析,并基于平均寿命和最大故障率寿命,计算设备剩余可靠性运行时间｡智能化检修模块以设备机理模型为基础,结合AI算法和专家知识库,针对电厂主机和辅机设备进行在线监测与预控｡重要辅机通过状态监测系统实现健康状态和参数趋势的可视化管理,系统在发现异常趋势时,依托专家知识库生成优化的检修建议,有效避免了过修或欠修现象｡

4.3场景孪生与全局运行优化

在实际应用中,数字孪生技术通过高精度的设备内外部结构模型和虚拟仿真,使各类设备和辅助系统能够实时互联,不仅能够精准呈现设备状态,还原完整的虚拟场景,帮助工作人员提前熟悉设备运行与故障处理流程,为设备检修､部件信息展示､拆解演练等提供了全面的支持｡系统结合智能传感器与物联网技术,通过综合分析设备健康状态､运行趋势和故障预警数据,生成电厂整体的运行优化方案,系统实现了多维度数据的动态采集与整合,形成全面覆盖的实时监测网络｡通过全面的数字化建模,场景孪生能够模拟电厂全局运行状态,整合各个环节的数据,通过对设备､资源､人员的全局协调,可以实现负荷的动态调度,能源的合理分配以及生产过程的优化,依托大数据模型和智能分析算法,系统实现了设备监测､异常告警､故障预测､寿命评估等功能｡

5、结束语

通过对设备检修决策流程､三维数字孪生平台搭建,以及设备生命周期数据管理等关键环节的分析,数字孪生技术优化了决策支持系统,进一步实现精准的状态监控､故障诊断和全局优化等功能,显著提高了设备检修效率和管理精度,推动了电力行业在智能化设备管理和决策优化方面的创新实践｡

参考文献:

[1]谈叶月.设备级数字孪生技术驱动电网管理辅助决策提升[J].大众标准化,2024,(10):169~171

[2]吴崛起,安凤栓,王全康.发电厂设备运行状态的在线数字孪生仿真系统[J].自动化技术与应用,2024,43(01):148~152

[3]戴敏,张伟,沈克剑等.基于数字化孪生技术的设备健康状态管理研究[J].中国设备工程,2019,(19):28~32

文章来源:温冬阳,杨贵,张涛,等.基于数字孪生的三维移交系统设备检修决策研究[J].模具制造,2025,25(07):222-224.