数字孪生驱动的连铸辊健康监测与组装优化框架  

Framework for health monitoring and assembly optimization of casting roller in continuous casting machine based on digital twin

作　　者：韩周鹏[1] 刘永[1] 巴黎[1] 史慧帆 袁启龙[1] HAN Zhou-peng;LIU Yong;BA Li;SHI Hui-fan;YUAN Qi-long

机构地区：[1]西安理工大学机械与精密仪器工程学院,西安710048

出　　处：《制造业自动化》2023年第4期1-5,共5页Manufacturing Automation

基　　金：陕西省重点研发计划(2023-YBGY-328);国家自然科学基金资助项目(52005404);陕西省教育厅重点科学研究计划(重点实验室项目)(20JS114);中国博士后科学基金资助项目(2020M673612XB)。

摘　　要：连铸辊在服役周期内存在难以追溯、故障诊断困难、剩余寿命难预测及运维成本高等问题。为了提高连铸辊运维水平,充分利用连铸辊的服役寿命,提出了一种数字孪生驱动的连铸辊健康监测与组装优化方法。构建了基于数字孪生的连铸辊健康监测与组装优化系统架构,基于三维孪生模型的连铸辊可视化监控与追溯,实现了连铸辊在线运行三维可视化监控与服役周期内的跟踪追溯;利用孪生数据,建立了复杂工况下的连铸辊剩余寿命预测模型;基于等寿命思想与启发智能算法进行连铸辊组装优化。最后,设计开发了连铸辊健康监测与组装优化原型系统,验证了框架的有效性与可行性。

关 键 词：数字孪生 跟踪追溯 性能退化评估 剩余寿命预测 组装优化 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]