【作者】

黄帅; 李铁; 徐思婷; 王照秋

【单位】

上海交通大学;

【摘要】

本文结合数字孪生和机器学习技术提出一种动力系统故障诊断方法。首先，考虑到动力系统复杂性，将半物理半虚拟引入数字孪生系统中，构建包含物理实体、虚拟实体、半物理半虚拟体、应用服务、孪生数据和相互之间连接的六维孪生体系，提出双V型数字孪生建模方法。基于数字孪生模型模拟预测故障，生成故障样本数据库，通过机器学习方法寻找故障样本库的输入输出映射关系，从而进一步生成丰富的动力系统故障数据库。

【关键词】

数字孪生；半物理半虚拟；故障诊断；机器学习

【论文集名称】

数字孪生与智能制造技术

【会议名称】

设计智能制造2023学术年会

【会议时间】

2023-10-20至2023-10-23

【会议地点】

湖北十堰

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