一种基于数字孪生技术的点检与维修方法及系统与流程

本发明涉及工业设备智能运维，特别是涉及一种基于数字孪生技术的点检与维修方法及系统。

背景技术：

1、在钢铁冶金、电力、数据中心等工业场景中，厂区设备数量多、管线分布复杂、运行环境恶劣，设备点检和维修工作通常依赖人工巡检、纸质图纸以及运维人员个人经验。

2、相关技术中，至少存在以下问题：

3、第一，设备图纸、管线图纸、电气图纸和机械图纸往往形成于不同时期，部分图纸经过多次改造后已经缺失、失真或与现场实际情况不一致，导致新入职人员或外协人员难以快速掌握设备布置、管线走向以及故障位置。

4、第二，现场设备运行数据、巡检数据、环境数据和历史故障数据通常分散在不同系统中，例如 pda、plc、scada、巡检终端、空调控制系统等，数据之间缺乏统一映射，难以围绕具体设备进行关联分析和状态判断。

5、第三，发生故障后，电工和钳工之间容易因信息不对称而沟通不畅，故障原因判断、责任划分和排查路径确认效率较低，导致故障平均修复时间较长。

6、第四，对于电气室、配电室等对环境温度敏感的区域，空调控制往往依赖人工经验或简单阈值控制，难以结合设备发热量、室外环境温度、天气变化和设备允许温度进行预测性调节，容易出现设备过热或过度制冷的问题。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺点，提供一种基于数字孪生技术的点检与维修方法及系统。

2、为了解决以上技术问题，本发明的技术方案如下：

3、一方面，本发明提供了一种基于数字孪生技术的点检与维修方法，包括：

4、获取目标厂区的多源运维数据，并根据多源运维数据构建与目标厂区对应的数字孪生模型；其中，数字孪生模型包括三维几何模型、设备节点以及测点映射关系，设备节点与目标厂区中的物理设备对应，测点映射关系用于表征监测数据源与设备节点之间的关联关系；

5、获取实时运维数据，并根据测点映射关系将实时运维数据映射至数字孪生模型的目标设备节点，生成设备状态监测数据；

6、在设备状态监测数据满足预设的异常触发条件时，根据设备状态监测数据和历史故障数据库确定目标故障案例，并根据目标故障案例和数字孪生模型生成故障排查策略；

7、根据故障排查策略生成点检维修执行指令，并将点检维修执行指令对应的执行反馈数据更新至数字孪生模型和历史故障数据库。

8、另一方面，本发明提供了一种基于数字孪生技术的点检与维修系统，包括：

9、模型构建模块，用于获取目标厂区的多源运维数据，并根据多源运维数据构建与目标厂区对应的数字孪生模型，数字孪生模型包括三维几何模型、设备节点以及测点映射关系，设备节点与目标厂区中的物理设备对应，测点映射关系用于表征监测数据源与设备节点之间的关联关系；

10、状态监测模块，用于获取实时运维数据，并根据测点映射关系将实时运维数据映射至数字孪生模型的目标设备节点，生成设备状态监测数据；

11、故障排查模块，用于在设备状态监测数据满足预设的异常触发条件时，根据设备状态监测结果和历史故障数据库确定目标故障案例，并根据目标故障案例和数字孪生模型生成故障排查策略；

12、点检维修模块，用于根据故障排查策略生成点检维修执行指令，并将点检维修执行指令对应的执行反馈数据更新至数字孪生模型和历史故障数据库。

13、本发明的有益效果是：

14、（1）本发明通过获取目标厂区的多源运维数据，并构建包括三维几何模型、设备节点以及测点映射关系的数字孪生模型，使得目标厂区中的物理设备能够在数字空间中以设备节点的形式进行展示，同时通过测点映射关系建立监测数据源与设备节点之间的关联关系。这样，即使现场存在图纸缺失、设备改造频繁、管线布置复杂等情况，运维人员也可以基于数字孪生模型直观查看设备位置、设备关联关系以及监测数据归属，从而减少因图纸缺失或信息不一致导致的排查困难，提高设备管理水平。

15、（2）本发明过获取实时运维数据，并根据测点映射关系将实时运维数据映射至数字孪生模型中的目标设备节点，生成设备状态监测数据，使得来自不同系统、不同采集终端的数据能够围绕同一设备节点进行统一汇聚和状态表达。在此基础上，结合数据融合处理和卡尔曼滤波等状态估计方式，可以从稀疏测量值中反演设备健康状态，减少对新增传感器布设的依赖，降低现场改造成本和人工巡检强度，同时提高设备状态判断的连续性和准确性。

16、（3）本发明通过在设备状态监测数据满足预设异常触发条件时，根据设备状态监测数据和历史故障数据库确定目标故障案例，并根据目标故障案例和数字孪生模型生成故障排查策略，使得历史故障经验能够与当前实时设备状态进行关联匹配。故障排查策略可以基于历史故障案例中的故障现象、报警代码、处理步骤和维修记录生成，从而减少对个人经验的依赖，提高故障定位效率，缩短故障平均修复时间，并有利于缓解操作人员之间因信息不对称造成的沟通不畅问题。

1.一种基于数字孪生技术的点检与维修方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的点检与维修方法，其特征在于，所述多源运维数据包括设备运行数据、巡检数据、环境数据和设备图纸数据。

3.根据权利要求2所述的基于数字孪生技术的点检与维修方法，其特征在于，所述根据所述多源运维数据构建与所述目标厂区对应的数字孪生模型，包括：

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的点检与维修方法，其特征在于，所述设备状态监测数据包括设备健康状态数据；

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的点检与维修方法，其特征在于，所述设备状态监测数据包括环境状态数据；

6.根据权利要求5所述的基于数字孪生技术的点检与维修方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的点检与维修方法，其特征在于，所述历史故障数据库的构建方法包括：

8.一种基于数字孪生技术的点检与维修系统，其特征在于，包括：