装备的设计运维方法、装置、计算机设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及智能化制造技术领域，特别涉及一种装备的设计运维方法、装置、计算机设备及可读存储介质。


背景技术：

2.装备的智能设计主要与产品设计过程相关，重点在于产品设计过程中，综合使用三维建模、多学科仿真(结构、流体、热、电磁等等)对产品进行优化和分析，找到产品设计的最优方案。装备代指工业领域内的各种机电零部件，比如发动机、盾构机、风力发电机等等。
3.目前，在装备的智能设计过程中，在研发阶段经常需要结合使用仿真技术和实物试验来实现评估结构的性能，以需求某个最优参数。先通过仿真寻找到最优参数，再将实物产品进行试验验证。仿真来寻找理论上的最优参数，然后进行实物试验的最终验证。
4.一般仿真和试验的过程为：概念设计——仿真——根据仿真结果修改设计——再次仿真——修改设计...，如此迭代几轮后，得到最优设计参数。再将仿真优化后的产品进行试制并开展实物试验，通过实物试验来验证其真实性能是否满足真实工况要求。如果满足要求，则基本可以将产品定型。
5.但是，仿真过程只能依据理论数据优化仿真模型的参数，进而影响优化后的仿真模型的精度。
6.而在装备的运维过程中，目前较为智能的方式是通过在装备上布置传感器，实时采集装备运行中传感器产生的数据，对数据进行实时分析，以对装备的运行状态进行诊断，来发现装备运行的异常状况。但在装备的运维中，由于某些客观原因，不可能在装备的任意位置布置传感器(比如燃烧室等高温高压位置)，目前最先进的方案是采用基于降阶模型的数字孪生技术，通过可以布置传感器的位置来实时获取监测数据，再基于降阶模型对装备进行快速、实时的仿真来得到装备运行过程中任意位置的状态数据，以为装备运维提供决策依据。
7.但是，基于数字孪生的运维方案在生成降阶模型用于装备运维后，其数字孪生体的降阶模型在运维过程无法进行更新，随着装备运行时间的积累，其降阶模型与装备的实际状况的差距逐渐加大，会造成数字孪生体的精度下降，进而影响运维的准确性、可靠性。


技术实现要素：

8.有鉴于此，本发明实施例提供了一种装备的设计运维方法，以解决现有技术中装备设计过程存在仿真模型精度低、装备运维过程存在准确度低的技术问题。该方法包括：
9.在装备的设计阶段，通过仿真优化软件得到所述装备的优化后的仿真模型，该优化后的仿真模型称为第一仿真模型；
10.采集对所述装备的实物样品进行试验的试验数据，将所述试验数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，其中，所述装备的实物样品是根据所述第一仿真模型的几何参数制造得到的；
11.根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第一仿真模型，得到第二仿真模型，其中，所述第二仿真模型的几何参数用于制造所述装备；
12.根据所述第二仿真模型的输入参数和输出参数构建降阶模型，以得到所述装备的数字孪生体，其中，所述仿真优化软件和所述数字孪生体运行于同一软件平台上；
13.在运行所述装备的过程中，采集所述装备的运行数据，将所述运行数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式；
14.根据转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第二仿真模型，得到第三仿真模型；
15.根据所述第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体；
16.根据更新后的所述数字孪生体实时获取所述装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对所述装备进行运维。
17.本发明实施例还提供了一种装备的设计运维装置，以解决现有技术中装备设计过程存在仿真模型精度低、装备运维过程存在准确度低的技术问题。该装置包括：
18.仿真优化模块，用于在装备的设计阶段，通过仿真优化软件得到所述装备的优化后的仿真模型，该优化后的仿真模型称为第一仿真模型；
19.试验数据采集模块，用于采集对所述装备的实物样品进行试验的试验数据，将所述试验数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，其中，所述装备的实物样品是根据所述第一仿真模型的几何参数制造得到的；
20.所述仿真优化模块，还用于根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第一仿真模型，得到第二仿真模型，其中，所述第二仿真模型的几何参数用于制造所述装备；
21.模型构建模块，用于根据所述第二仿真模型的输入参数和输出参数构建降阶模型，以得到所述装备的数字孪生体，其中，所述仿真优化软件和所述数字孪生体运行于同一软件平台上；
22.运行数据采集模块，还用于在运行所述装备的过程中，采集所述装备的运行数据，将所述运行数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式；
23.所述仿真优化模块，还用于根据转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第二仿真模型，得到第三仿真模型；
24.模型更新模块，用于根据所述第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体；
25.运维模块，用于根据更新后的所述数字孪生体实时获取所述装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对所述装备进行运维。
26.本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的装备的设计运维方法，以解决现有技术中装备设计过程存在仿真模型精度低、装备运维过程存在准确度低的技术问题。
27.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储
有执行上述任意的装备的设计运维方法，的计算机程序，以解决现有技术中装备设计过程存在仿真模型精度低、装备运维过程存在准确度低的技术问题。
28.与现有技术相比，本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到的有益效果至少包括：通过优化仿真模型得到第一仿真模型后，采集对装备的实物样品进行试验的试验数据，进而基于转换数据格式后的试验数据标定第一仿真模型的输入参数，驱动仿真优化软件优化第一仿真模型，得到第二仿真模型，基于第二仿真模型的几何参数即可制造装备，实现了在装备设计过程中采集并使用试验的实测数据对第一仿真模型进行标定、优化，得到更新、优化后的第二仿真模型，使得第二仿真模型所产生的仿真结果与实物样品试验数据相吻合，提高了第二仿真模型的精度，使得第二仿真模型更能准确的反应装备产品的真实性能，此时装备设计优化过程结束，第二仿真模型中用于制造装备的几何参数已经固定，即该第二仿真模型可以起到两个作用，一个是基于第二仿真模型的几何参数制造装备，可以改善装备的设计参数，提高装备的精度、性能；第二个是基于第二仿真模型的输入参数和输出参数还可以构建降阶模型，以得到装备的数字孪生体，以便基于与装备的状况相吻合的数字孪生体对装备进行运维，提高运维准确性；此外，在后续运行装备的过程中，采集装备的运行数据，并根据转换格式后的运行数据标定第二仿真模型的输入参数，驱动仿真优化软件优化第二仿真模型，得到第三仿真模型，并根据第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体，进而根据更新后的数字孪生体实时获取装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对装备进行运维，实现了在装备运行过程中，通过运行数据结合仿真优化软件优化第二仿真模型，得到第三仿真模型，进而基于第三仿真模型优化、更新降阶模型、数字孪生体，即实现了仿真优化软件、运维以及运行数据之间的互通，使得可以基于运行数据结合仿真优化软件不断更新数字孪生体，使得更新后的第三仿真模型所产生的仿真结果与装备实际运行数据相吻合，进而始终保持装备的数字孪生体与装备实际状况相吻合，使得数字孪生体能真实反应装备的实际运行情况，提高数字孪生体的精度，进而有利于确保基于数字孪生体进行装备运维的准确性、可靠性。
附图说明
29.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
30.图1是本发明实施例提供的一种装备的设计运维方法的流程图；
31.图2是本发明实施例提供的一种装备的设计运维方法的实施原理图；
32.图3是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构框图；
33.图4是本发明实施例提供的一种装备的设计运维装置的结构框图。
具体实施方式
34.下面结合附图对本技术实施例进行详细描述。
35.以下通过特定的具体实例说明本技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本技术的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。本技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实
施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
36.本技术发明人发现，目前仿真优化软件与用于运维的数字孪生体互相独立、分别运行于不同的计算机上，二者之间无法实现数据互通，使得数字孪生体无法更新、优化，导致随着装备的运行时间增加使得数字孪生体的精度降低，进而影响运维的准确度、可靠度；同时，仿真优化软件只能基于理论数据进行仿真模型的优化，无法确保仿真模型的精度，基于此，本技术发明人提出了上述装备的设计运维方法，提出了结合实物样品的试验数据来优化仿真模型，以提高仿真模型的精度，同时，提出了仿真优化软件和用于运维的数字孪生体运行在同一软件平台上，基于装备的实际运行数据结合数字孪生体来更新数字孪生体，实现了仿真优化软件和数字孪生体的互通、一体化，以始终保持数字孪生体的精度，提高运维准确度、可靠度，此外，为了实现试验数据、运行数据等实测数据参与优化仿真模型和装备运维过程，还提出了对试验数据、运行数据等实测数据进行仿真优化软件所采用数据格式的转换，以使得试验数据、运行数据等实测数据可以被采集并使用于仿真优化软件。
37.在本发明实施例中，提供了一种装备的设计运维方法，如图1所示，该方法包括：
38.步骤s101：在装备的设计阶段，通过仿真优化软件得到所述装备的优化后的仿真模型，该优化后的仿真模型称为第一仿真模型；
39.步骤s102：采集对所述装备的实物样品进行试验的试验数据，将所述试验数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，其中，所述装备的实物样品是根据所述第一仿真模型的参数制造得到的；
40.步骤s103：根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第一仿真模型，得到第二仿真模型，其中，所述第二仿真模型的几何参数用于制造所述装备；
41.步骤s104：根据所述第二仿真模型的输入参数和输出参数构建降阶模型，以得到所述装备的数字孪生体，其中，所述仿真优化软件和所述数字孪生体运行于同一软件平台上；
42.步骤s105：在运行所述装备的过程中，采集所述装备的运行数据，将所述运行数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式；
43.步骤s106：根据转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第二仿真模型，得到第三仿真模型；
44.步骤s107：根据所述第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体；
45.步骤s108：根据更新后的所述数字孪生体实时获取所述装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对所述装备进行运维。
46.由图1所示的流程可知，在本发明实施例中，实现了在装备设计过程中采集并使用试验的实测数据对第一仿真模型进行标定、优化，得到更新、优化后的第二仿真模型，使得第二仿真模型所产生的仿真结果与实物样品试验数据相吻合，提高了第二仿真模型的精度，使得第二仿真模型更能准确的反应装备产品的真实性能，此时装备设计优化过程结束，
第二仿真模型中用于制造装备的几何参数已经固定，即该第二仿真模型可以起到两个作用，一个是基于第二仿真模型的几何参数制造装备，可以改善装备的设计参数，提高装备的精度、性能；第二个是基于第二仿真模型的输入参数和输出参数还可以构建降阶模型，以得到装备的数字孪生体，以便基于与装备的状况相吻合的数字孪生体对装备进行运维，提高运维准确性；此外，在后续运行装备的过程中，采集装备的运行数据，并根据转换格式后的运行数据标定第二仿真模型的输入参数，驱动仿真优化软件优化第二仿真模型，得到第三仿真模型，并根据第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体，进而根据更新后的数字孪生体实时获取装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对装备进行运维，实现了在装备运行过程中，通过运行数据结合仿真优化软件优化第二仿真模型，得到第三仿真模型，进而基于第三仿真模型优化、更新降阶模型、数字孪生体，即实现了仿真优化软件、运维以及运行数据之间的互通，使得可以基于运行数据结合仿真优化软件不断更新数字孪生体，使得更新后的第三仿真模型所产生的仿真结果与装备实际运行数据相吻合，进而始终保持装备的数字孪生体与装备实际状况相吻合，使得数字孪生体能真实反应装备的实际运行情况，提高数字孪生体的精度，进而有利于确保基于数字孪生体进行装备运维的准确性、可靠性。
47.具体实施时，上述仿真模型的输入参数包含有几何参数和非几何参数，因此，在基于试验数据标定第一仿真模型的输入参数的过程中，也标定了几何参数，即更新第一仿真模型得到的第二仿真模型中的几何参数也更新、优化了，也即更新了装备的设计参数，改善、更新了装备的设计，以提高装备的性能、精度。
48.具体实施时，上述仿真优化软件可以采用目前国内外提供的若干专门用于仿真优化的软件平台，可以采用多学科的仿真软件实现，以形成如图2所示的设计优化工具集，例如，比较知名的包括：西门子heeds、noesis optimus、达索isight、ansys optislang等等。这些软件的通用功能包括：
49.i.解析仿真模型的输入参数和输出参数；
50.ii.驱动仿真软件进行计算；
51.iii.内置参数寻优算法。
52.具体软件的界面操作大同小异。以西门子heeds为例，一个最简单的参数优化案例可以描述为：
53.打开heeds软件——上传设计档和仿真档——解析设计档参数——驱动仿真软件执行仿真任务——解析仿真模型的仿真结果档参数——内置优化算法生成设计参数——驱动仿真软件根据最新设计参数来执行仿真任务——........若干迭代几轮之后，内置优化算法会得到仿真模型的最优设计参数。
54.具体实施时，数据采集面临工业协议的多样性和碎片化等困难，为了实现可以采集并使用试验数据来优化仿真模型，并可以实现采集设备的动态扩展，增加设备适用灵活性，在本实施例中，并未采用工业采集盒子来进行试验数据采集和下发，因为该方式不能将多种工业协议的数据进行处理在一个软件平台中，且存在协议有限并不能动态扩展，设备采集性能低下等问题，而是提出了数采工具集的方式来采集试验数据，例如，设置数采工具集，其中，所述数采工具集支持不同的工业协议和/或不同的通讯协议；
55.通过所述数采工具集中与所述试验数据的采集设备对应的工业协议和/或不同的
通讯协议，从所述试验数据的采集设备获取所述试验数据；
56.将所述试验数据转换为预设数据格式后存储；
57.在所述装备的设计阶段，读取存储的预设数据格式的所述试验数据并转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式。
58.具体实施时，试验数据产生的源头(试验设备或检测设备)是多源的，不同源头设备可能支持的是不同的工业协议和/或通讯协议。即数据格式和传输方式都不一致。如图2所示，上述数采工具集(即图2所示的实时数采工具集)可以支持数十种工业协议和/或不同的通讯协议，可接入不同试验设备或检测设备(如传感器1、2、3、4等)，实现打通不同的数据协议，实时采集实测数据，以获取多源、全面的试验数据，也可以让用户更好地将自己的硬件集成进来，增加设备适用灵活性。
59.具体实施时，为了进一步提高试验数据的使用便捷性、提高仿真模型的优化效率，在本实施例中，提出了将试验数据转换为预设数据格式后存储的过程包括以下步骤：
60.将所述试验数据转换为所述软件平台所采用的预设数据格式；
61.将预设数据格式的所述试验数据中的时间信息生成csv(comma-separated values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号)表的时间列，将预设数据格式的所述试验数据中的数据值生成所述csv表的数据列，并存储所述csv表。
62.具体实施时，采集过来的试验数据包括标量数据(和/或矢量数据)和对应的采集时间，可以将标量数据(和/或矢量数据)和采集时间分别作为两列数据记录在csv表中。例如，第一列是时间列，包含采集的试验数据的时间信息；第二列是数据列，包含与时间对应的采集的标量数据(例如，标量数据和/或矢量数据的数据值)。在仿真优化软件和数字孪生体所运行的软件平台中将这种csv表进行传递，后续可以使用各种编程语言和工具来便捷地读取和处理这些csv表数据，包括python、r、matlab等。
63.具体实施时，在将试验数据存储为csv表之前，也可以对采集的试验数据进行预处理，以提高数据的准确性。比如，预处理可以包括以下内容：1、过滤采集失败的点位数据，采集失败原因可能是因为传感器本身损坏或者网络传输问题等；2、去除无效的数据或异常值，并确保数据的一致性和完整性；3、对试验数据转换为仿真优化软件和数字孪生体所运行的软件平台的流计算规定的统一格式(即上述预设数据格式)等。
64.具体实施时，现有技术中，仿真优化软件不支持接入实测试验数据对仿真模型进行标定，使得无法通过实测试验数据来修正仿真模型，在本实施例中，得到试验数据后，为了实现利用试验数据优化仿真模型，提高仿真模型的精度，提出了通过以下步骤优化仿真模型：计算转换格式后的所述试验数据与所述第一仿真模型的仿真结果数据的误差；根据所述误差，通过所述仿真优化软件确定所述第一仿真模型的新的输入参数值，并驱动所述仿真优化软件根据新的输入参数值优化所述第一仿真模型，得到所述第二仿真模型。
65.具体实施时，在基于试验数据标定第一仿真模型的输入参数的过程中，可以根据试验数据对第一仿真模型的输入参数的一个或多个物理量(例如，标量和/或矢量的物理量，例如温度、振动等物理量)进行标定。
66.具体实施时，误差计算方法可以采用不同的方法实现，比如，误差平方和、绝对误差和、误差和取均值等；为了精准优化仿真模型的参数，提出了计算试验数据与第一仿真模型的仿真结果数据的相对误差，以基于相对误差优化仿真模型，例如，针对每个物理量的样
本数据，计算转换格式后的所述试验数据中该物理量的样本数据和所述第一仿真模型的仿真结果数据中该物理量的样本数据之间的差值，该差值为该物理量的样本数据的误差；
67.通过以下公式计算每个物理量的相对误差：
[0068][0069]
其中，we是每个物理量的相对误差，wi是每个物理量的第i个样本的权重，ei是每个物理量的第i个样本的误差，n是样本数量。
[0070]
具体实施时，相对误差也即加权误差，加权误差是每个样本误差乘以其对应的权重，然后将所有加权误差相加，并将其除以所有权重之和的结果。每个每个样本误差的权重应该根据具体的应用场景来确定，与每个样本的重要性成正比。上述计算相对误差的公式使得较为重要的样本对总误差的贡献更大，而不重要的样本则对总误差的贡献更小，以提高相对误差的精度。
[0071]
具体实施时，为了进一步准确、高效地优化仿真模型，提出了基于试验数据提取数据特征，进而根据数据特征来标定所述第一仿真模型的输入参数，例如，从转换格式后的所述试验数据中提取与所述装备的性能相关的数据特征，基于所述数据特征标定所述第一仿真模型的输入参数。具体的，基于数据特征计算试验数据与所述第一仿真模型的仿真结果数据的误差，即上述公式中样本的误差可以是每个数据特征的各个样本的误差。
[0072]
具体实施时，针对不同的应用场景，通过试验数据和仿真数据的不同特征数据的对比分析来验证、优化仿真模型的准确性和可靠性。例如，上述数据特征可以包括但不限于位移数据、应力应变数据、温度数据以及振动数据等数据。
[0073]
具体实施时，在基于数据特征标定第一仿真模型的输入参数的过程中，可以将数据特征转化后再标定第一仿真模型的输入参数，例如，通过试验采集实物的振动数据，对振动数据进行快速傅里叶变换得到实物的自振频率，再提取第一仿真模型通过求解得出的自振频率进行对比、标定。
[0074]
具体实施时，在提取数据特征的过程中，可以提取数据特征的最大值、最小值或平均值，对不同种类的数据特征进行缩放、对数或指数变换等，以识别、提取最能反应装备产品性能的数据特征。具体的，可以通过机器学习和/或数据分析等方法提取数据特征。
[0075]
具体实施时，针对不同的场景，针对想要得到的数据特征可以选择不同的数据采集方案和相对应的分析方法来提取数据特征。举例如下：
[0076]
1.机械系统的振动、噪声：分析方法可以包括频谱分析、时频分析、小波分析等。得到的数据特征可以包括频率分布、幅值分布、相位分布等。
[0077]
2.机械系统的温度场：分析方法可以包括热传导分析、热应力分析等。得到的数据特征可以包括温度分布、温度梯度、热应力分布等。
[0078]
3.机械系统的运行、监测数据：分析方法可以包括数据挖掘、机器学习等。得到的数据特征可以包括运行状态分布、故障频率分布、维修时间分布等。
[0079]
具体实施时，在装备运行过程中，采集装备的实际运行数据的过程与采集试验数据的过程相似，如图2所示，通过数采工具集中与所述运行数据的采集设备对应的工业协议和/或不同的通讯协议，从所述运行数据的采集设备获取所述运行数据；将所述运行数据转换为预设数据格式后存储；在所述装备的运行阶段，读取存储的预设数据格式的所述运行
数据并转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，进而根据转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数，优化仿真模型，进而优化、更新数字孪生体。
[0080]
具体实施时，数字孪生关键技术，解决复杂模型计算量大、计算耗时长、实时性差等问题。提升仿真速度，可用于仿真优化加速、实时孪生模型搭建。生成降阶模型的常用方法可以是基于大量的仿真数据进行拟合，其仿真数据的质量直接影响降阶模型的精度和拟合质量。
[0081]
具体实施时，基于转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数的过程与根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数的过程类似，此处不再赘述。
[0082]
以下详细描述实施上述装备的设计运维方法的过程，该过程包括以下步骤：
[0083]
a.在装备的设计阶段，设计+仿真迭代循环，基于仿真寻找到产品的最优参数。
[0084]
i.在仿真优化软件平台上传设计模型和仿真模型；
[0085]
ii.软件解析设计模型和仿真模型中的参数，指定待优化参数和具体的优化问题和收敛条件；
[0086]
iii.根据仿真优化软件内置的参数优化算法，生成一组参数值并下发；
[0087]
iv.驱动设计和仿真软件对这组参数值进行仿真；
[0088]
v.根据仿真结果，参数优化算法生成进一步优化后的参数；
[0089]
vi.根据优化算法运行结果，满足条件后结束仿真，此时可获得基于仿真模型的最优参数，即得到上述第一仿真模型。
[0090]
b.实测试验数据采集，接入智能设计/运维一体化平台(即上述仿真优化软件和数字孪生体运行的同一软件平台)。
[0091]
i.通过数采工具集将多源试验数据进行统一接入采集，数采工具集支持数十种工业协议；
[0092]
ii.对于实时和离线的试验数据先进行数据接入，然后经过解析清洗(即上述预处理的内容)，数据特征提取，格式转换等等。最终存储到时序数据库(即将csv表存储到时序数据库)；
[0093]
iii.后续可以从时序数据库回溯提取相关数据进行相关的处理。
[0094]
c.将实测试验数据用于提升仿真模型的精度。
[0095]
i.根据参数优化算法，修改仿真模型中的参数值；
[0096]
ii.驱动仿真优化软件生成仿真结果；
[0097]
iii.将仿真结果与实测试验数据进行对比，得到试验数据与仿真结果数据的误差；
[0098]
iv.基于误差，参数优化算法继续更新参数；
[0099]
v.最终使得仿真模型的计算结果与实测试验数据尽量吻合；
[0100]
vi.得到更新后的仿真模型(即上述第二仿真模型)，更新后的仿真模型更能准确的反应装备产品的真实性能；
[0101]
vii.应用更新后的仿真模型的输入参数和输出参数创建装备的降阶模型及数字孪生体，应用更新后的仿真模型的几何参数制造装备。
[0102]
d.在装备运行过程中的运维阶段，基于实测运行数据更新仿真模型(即更新第二
仿真模型得到第三仿真模型)并构建数字孪生体，为运维决策提供依据。
[0103]
i.通过实时数采工具集，将实测运行数据传递至智能设计/运维一体化软件平台，通过实测运行数据对仿真模型进行标定，驱动仿真模型中的参数变更，使得更新后的仿真模型(即上述第三仿真模型)所产生的仿真结果与装备实际运行数据相吻合，以此来获得更接近实际运行工况的仿真数据集；
[0104]
ii.基于仿真模型生成大量的仿真数据集，并基于仿真数据集训练并生成运维阶段的降阶模型，构建运维阶段的数字孪生体；
[0105]
iii.进行实时数采+实时仿真的装备数字孪生运维，得到装备运行过程中任意点的仿真数据；
[0106]
iv.随着装备运行时间的增加，通过实时运行数据更新仿真数据集——基于最新的仿真数据集更新数字孪生体，如此进行循环，设计阶段的仿真模型和运维阶段的降阶模型的数据实时打通，可以始终保持装备的数字孪生体能真实反应装备的实际运行情况；
[0107]
v.基于更新的数字孪生体，实时获取装备任意点(包括不便于不知实物传感器的位置)的运行数据，为装备的运维提供决策依据。
[0108]
在本实施例中，提供了一种计算机设备，如图3所示，包括存储器301、处理器302及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的装备的设计运维方法。
[0109]
具体的，该计算机设备可以是计算机终端、服务器或者类似的运算装置。
[0110]
在本实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的装备的设计运维方法的计算机程序。
[0111]
具体的，计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机可读存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读存储介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0112]
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种装备的设计运维装置，如下面的实施例所述。由于装备的设计运维装置解决问题的原理与装备的设计运维方法相似，因此装备的设计运维装置的实施可以参见装备的设计运维方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0113]
图4是本发明实施例的装备的设计运维装置的一种结构框图，如图4所示，该装置包括：
[0114]
仿真优化模块401，用于在装备的设计阶段，通过仿真优化软件得到所述装备的优化后的仿真模型，该优化后的仿真模型称为第一仿真模型；
[0115]
试验数据采集模块402，用于采集对所述装备的实物样品进行试验的试验数据，将所述试验数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，其中，所述装备的实物样品是根据所述第一仿真模型的参数制造得到的；
[0116]
所述仿真优化模块401，还用于根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第一仿真模型，得到第二仿真模型，其中，所述第二仿真模型的几何参数用于制造所述装备；
[0117]
模型构建模块403，用于根据所述第二仿真模型的输入参数和输出参数构建降阶模型，以得到所述装备的数字孪生体，其中，所述仿真优化软件和所述数字孪生体运行于同一软件平台上；
[0118]
运行数据采集模块404，还用于在运行所述装备的过程中，采集所述装备的运行数据，将所述运行数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式；
[0119]
所述仿真优化模块401，还用于根据转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第二仿真模型，得到第三仿真模型；
[0120]
模型更新模块405，用于根据所述第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体；
[0121]
运维模块406，用于根据更新后的所述数字孪生体实时获取所述装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对所述装备进行运维。
[0122]
在一个实施例中，仿真优化模块，还用于计算转换格式后的所述试验数据与所述第一仿真模型的仿真结果数据的误差；根据所述误差，通过所述仿真优化软件确定所述第一仿真模型的新的输入参数值，并驱动所述仿真优化软件根据新的输入参数值优化所述第一仿真模型，得到所述第二仿真模型。
[0123]
在一个实施例中，仿真优化模块，还用于针对每个物理量的样本数据，计算转换格式后的所述试验数据中该物理量的样本数据和所述第一仿真模型的仿真结果数据中该物理量的样本数据之间的差值，该差值为该物理量的样本数据的误差；通过以下公式计算每个物理量的相对误差：其中，we是每个物理量的相对误差，wi是每个物理量的第i个样本的权重，ei是每个物理量的第i个样本的误差，n是样本数量。
[0124]
在一个实施例中，试验数据采集模块，用于设置数采工具集，其中，所述数采工具集支持不同的工业协议和/或不同的通讯协议；通过所述数采工具集中与所述试验数据的采集设备对应的工业协议和/或不同的通讯协议，从所述试验数据的采集设备获取所述试验数据；将所述试验数据转换为预设数据格式后存储；在所述装备的设计阶段，读取存储的预设数据格式的所述试验数据并转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式。
[0125]
在一个实施例中，试验数据采集模块，还用于将所述试验数据转换为所述软件平台所采用的预设数据格式；将预设数据格式的所述试验数据中的时间信息生成csv表的时间列，将预设数据格式的所述试验数据中的数据值生成所述csv表的数据列，并存储所述csv表。
[0126]
在一个实施例中，仿真优化模块，还用于从转换格式后的所述试验数据中提取与所述装备的性能相关的数据特征，基于所述数据特征标定所述第一仿真模型的输入参数。
[0127]
本发明实施例实现了如下技术效果：实现了在装备设计过程中采集并使用试验的
实测数据对第一仿真模型进行标定、优化，得到更新、优化后的第二仿真模型，使得第二仿真模型所产生的仿真结果与实物样品试验数据相吻合，提高了第二仿真模型的精度，使得第二仿真模型更能准确的反应装备产品的真实性能，此时装备设计优化过程结束，第二仿真模型中用于制造装备的几何参数已经固定，即该第二仿真模型可以起到两个作用，一个是基于第二仿真模型的几何参数制造装备，可以改善装备的设计参数，提高装备的精度、性能；第二个是基于第二仿真模型的输入参数和输出参数还可以构建降阶模型，以得到装备的数字孪生体，以便基于与装备的状况相吻合的数字孪生体对装备进行运维，提高运维准确性；此外，在后续运行装备的过程中，采集装备的运行数据，并根据转换格式后的运行数据标定第二仿真模型的输入参数，驱动仿真优化软件优化第二仿真模型，得到第三仿真模型，并根据第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体，进而根据更新后的数字孪生体实时获取装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对装备进行运维，实现了在装备运行过程中，通过运行数据结合仿真优化软件优化第二仿真模型，得到第三仿真模型，进而基于第三仿真模型优化、更新降阶模型、数字孪生体，即实现了仿真优化软件、运维以及运行数据之间的互通，使得可以基于运行数据结合仿真优化软件不断更新数字孪生体，使得更新后的第三仿真模型所产生的仿真结果与装备实际运行数据相吻合，进而始终保持装备的数字孪生体与装备实际状况相吻合，使得数字孪生体能真实反应装备的实际运行情况，提高数字孪生体的精度，进而有利于确保基于数字孪生体进行装备运维的准确性、可靠性。
[0128]
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0129]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种装备的设计运维方法，其特征在于，包括：在装备的设计阶段，通过仿真优化软件得到所述装备的优化后的仿真模型，该优化后的仿真模型称为第一仿真模型；采集对所述装备的实物样品进行试验的试验数据，将所述试验数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，其中，所述装备的实物样品是根据所述第一仿真模型的几何参数制造得到的；根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第一仿真模型，得到第二仿真模型，其中，所述第二仿真模型的几何参数用于制造所述装备；根据所述第二仿真模型的输入参数和输出参数构建降阶模型，以得到所述装备的数字孪生体，其中，所述仿真优化软件和所述数字孪生体运行于同一软件平台上；在运行所述装备的过程中，采集所述装备的运行数据，将所述运行数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式；根据转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第二仿真模型，得到第三仿真模型；根据所述第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体；根据更新后的所述数字孪生体实时获取所述装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对所述装备进行运维。2.如权利要求1所述的装备的设计运维方法，其特征在于，根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第一仿真模型，得到第二仿真模型，包括：计算转换格式后的所述试验数据与所述第一仿真模型的仿真结果数据的误差；根据所述误差，通过所述仿真优化软件确定所述第一仿真模型的新的输入参数值，并驱动所述仿真优化软件根据新的输入参数值优化所述第一仿真模型，得到所述第二仿真模型。3.如权利要求2所述的装备的设计运维方法，其特征在于，计算转换格式后的所述试验数据与所述第一仿真模型的仿真结果数据的误差，包括：针对每个物理量的样本数据，计算转换格式后的所述试验数据中该物理量的样本数据和所述第一仿真模型的仿真结果数据中该物理量的样本数据之间的差值，该差值为该物理量的样本数据的误差；通过以下公式计算每个物理量的相对误差：其中，we是每个物理量的相对误差，w
i
是每个物理量的第i个样本的权重，e
i
是每个物理量的第i个样本的误差，n是样本数量。4.如权利要求1所述的装备的设计运维方法，其特征在于，将所述试验数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，包括：设置数采工具集，其中，所述数采工具集支持不同的工业协议和/或不同的通讯协议；
通过所述数采工具集中与所述试验数据的采集设备对应的工业协议和/或不同的通讯协议，从所述试验数据的采集设备获取所述试验数据；将所述试验数据转换为预设数据格式后存储；在所述装备的设计阶段，读取存储的预设数据格式的所述试验数据并转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式。5.如权利要求4所述的装备的设计运维方法，其特征在于，将所述试验数据转换为预设数据格式后存储，包括：将所述试验数据转换为所述软件平台所采用的预设数据格式；将预设数据格式的所述试验数据中的时间信息生成csv表的时间列，将预设数据格式的所述试验数据中的数据值生成所述csv表的数据列，并存储所述csv表。6.如权利要求1至5中任一项所述的装备的设计运维方法，其特征在于，根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，包括：从转换格式后的所述试验数据中提取与所述装备的性能相关的数据特征，基于所述数据特征标定所述第一仿真模型的输入参数。7.如权利要求6所述的装备的设计运维方法，其特征在于，所述数据特征包括但不限于位移数据、应力应变数据、温度数据以及振动数据。8.一种装备的设计运维装置，其特征在于，包括：仿真优化模块，用于在装备的设计阶段，通过仿真优化软件得到所述装备的优化后的仿真模型，该优化后的仿真模型称为第一仿真模型；试验数据采集模块，用于采集对所述装备的实物样品进行试验的试验数据，将所述试验数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式，其中，所述装备的实物样品是根据所述第一仿真模型的几何参数制造得到的；所述仿真优化模块，还用于根据转换格式后的所述试验数据标定所述第一仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第一仿真模型，得到第二仿真模型，其中，所述第二仿真模型的几何参数用于制造所述装备；模型构建模块，用于根据所述第二仿真模型的输入参数和输出参数构建降阶模型，以得到所述装备的数字孪生体，其中，所述仿真优化软件和所述数字孪生体运行于同一软件平台上；运行数据采集模块，还用于在运行所述装备的过程中，采集所述装备的运行数据，将所述运行数据转换为所述仿真优化软件所采用的数据格式；所述仿真优化模块，还用于根据转换格式后的所述运行数据标定所述第二仿真模型的输入参数，驱动所述仿真优化软件优化所述第二仿真模型，得到第三仿真模型；模型更新模块，用于根据所述第三仿真模型的输入参数和输出参数更新所述降阶模型，进而更新所述数字孪生体；运维模块，用于根据更新后的所述数字孪生体实时获取所述装备任意点的运行数据，并基于获取的运行数据对所述装备进行运维。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的装备的设计运维方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7中任一项所述的装备的设计运维方法的计算机程序。

技术总结
本发明实施例提供了一种装备的设计运维方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及智能化制造技术领域，其中，该方法包括：在装备的设计阶段，通过仿真优化软件得到装备的优化后的仿真模型，称为第一仿真模型；采集对装备的实物样品进行试验的试验数据，根据转换格式后的试验数据标定第一仿真模型的参数，驱动仿真优化软件优化第一仿真模型，得到第二仿真模型；根据第二仿真模型的参数构建降阶模型，以得到装备的数字孪生体；在运行装备的过程中，根据转换格式后的运行数据标定第二仿真模型的参数，驱动仿真优化软件优化第二仿真模型，得到第三仿真模型；根据第三仿真模型的参数更新数字孪生体；基于更新后的数字孪生体来对装备进行运维。备进行运维。备进行运维。


技术研发人员：张程伟 王峰 熊亮 李炳辉
受保护的技术使用者：无锡雪浪数制科技有限公司
技术研发日：2023.07.19
技术公布日：2023/9/14