(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210700617.9 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 中国铁建重 工集团股份有限公司 地址 410100 湖南省长 沙市长沙经济技 术 开发区东七 线88号 (72)发明人 刘飞香　廖金军　王永胜　蒋海华　 凡遵金　赵世杰　尹雁飞　吴士兰　 (74)专利代理 机构 长沙七源专利代理事务所 (普通合伙) 43214 专利代理师 邹琦　张勇 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G01M 99/00(2011.01) G01R 31/00(2006.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种地下工程装备的性能预测优化及故障 诊断系统和方法 (57)摘要 本发明提出了一种地下工程装备的性能预 测优化及故障诊断系统及方法， 所述系统包括物 理对象、 数据采集分析模块、 数据存储模块和数 字孪生模块， 物理对象、 数据采集分析模块、 数据 存储模块和数字孪生模块之间串联形成闭环， 对 地下工程装 备进行实时运行数据采集、 健康状态 分析和故障预警及诊断。 本发明的优点是， 可用 于地下工程装备的施工现场并为地下工程装备 提供实时关键性能预测与优化、 监测运行状态并 进行故障诊断， 提高地下工程装备的状态和性 能， 及时调整优化施工方案， 提高施工效率和设 备使用寿命， 对潜在的故障进行预紧， 降低施工 风险。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 115081324 A 2022.09.20 CN 115081324 A 1.一种地下工程装备的性 能预测优化及故障诊断系统， 其特征在于， 包括物理对象、 数 据采集分析模块、 数据存 储模块和数字 孪生模块； 其中， 所述数据采集分析模块安装于物理对象的边缘端， 用于实时采集物理对象的原 始运行数据并对原 始运行数据进行处 理； 所述数据存 储模块用于存 储原始运行数据和处 理后的运行 数据； 所述数字孪生模块用于对数据存储模块中的数据进行计算并建立物理对象的数字孪 生模型， 根据计算结果精度和计算速度对数字 孪生模型进行修 正； 所述数据采集分析模块部署修正后的数字孪生模型， 将 实时运行数据输入数字孪生模 型中对物理对象进行性能预测优化及故障诊断。 2.根据权利要求1所述的性能预测优化及故障诊断系统， 其特征在于， 所述数据采集分 析模块包括传感器单 元、 数据采集存 储单元和数据处 理分析单元； 其中， 所述传感器单 元用于采集物理对象的原 始运行数据； 所述数据采集存储单元用于接收运行数据并将运行数据传输到数据处理分析单元和 数据存储模块； 所述数据处理分析单元清洗、 分类原始运行数据并将处理后的运行数据传输到数据存 储模块。 3.根据权利要求2所述的性能预测优化及故障诊断系统， 其特征在于， 所述传感器单元 包括用于采集物理对象的运行 数据的传感器， 所述传感器设置在物理对象上。 4.根据权利要求1所述的性能预测优化及故障诊断系统， 其特征在于， 所述数据存储模 块包括在线数据平台和离线本地数据库， 所述在线数据平台通过网络传输数据， 离线数据 库通过移动存 储介质进行 数据拷贝传输数据。 5.根据权利要求1所述的性能预测优化及故障诊断系统， 其特征在于， 所述数字孪生模 块包括数据接口单元、 数据处理/存储单元、 数字孪生分析单元、 结果可视化单元和模型修 正单元； 其中， 所述数据接口单元用于接收数据存储模块的原始运行数据和处理后的运行数 据； 数据处理/存储单元对数据进行二 次处理， 剔除掉异常和不需要的数据， 并对二次处理 后的数据进行存 储； 所述数字孪生分析单元建立性 能预测优化模型及故障诊断模型， 将二 次处理的数据输 入性能预测优化模型及故障诊断模型 得到计算结果； 所述结果可视化单元用于接收数字孪生分析单元的计算结果， 将计算结果可视化处理 形成数字 孪生模型； 所述模型修正单元基于计算结果的精度和计算速度对数字孪生模型进行修正或者不 进行修正。 6.根据权利要求5所述的性能预测优化及故障诊断系统， 其特征在于， 所述计算结果包 括预测结果和诊断结果； 其中， 所述预测结果为二次处理的数据输入性能预测优化模型得到， 所述预测结果包 括优化参数； 所述诊断结果为二 次处理的数据输入故障诊断模块， 诊断结果包括物 理对象的健康状权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115081324 A 2态和故障预警信息 。 7.根据权利要求5或6任意一项所述的性能预测优化及故障诊断系统， 其特征在于， 所 述物理对象为 地下工程装备， 包括机 械单元、 液压单 元、 电气控制单 元和显示单 元； 其中， 所述电气控制单 元接收控制指令并根据控制指令操作机 械单元和液压单 元； 显示单元将计算结果以数据、 图表或者曲线的形式呈现。 8.一种地下工程装备的性能预测优化及故障诊断方法， 其特征在于， 应用如权利要求 1‑7任意一项所述的性能预测优化及故障诊断系统， 所述方法的具体步骤如下： 步骤S1： 采集物 理对象的运行数据， 具体是， 数据采集分析模块实时采集物理实体的原 始运行数据， 并对原始运行数据进行预处理， 将原始运行数据和预处理运行数据传输到数 据存储模块中； 步骤S2： 建立性能预测优化模型和故障诊断模型， 具体是， 建立降阶后的性能预测优化 模型和故障诊断模型， 所述性能预测优化模型和故障诊断模型均为仿 真模型且存储在数字 孪生模块中； 步骤S3： 建立地下工程装备的数字孪生模型， 具体是， 将步骤S1中的存储模块中的数据 输入步骤S2中的性能预测优化模型和故障诊断模型进行计算， 得到计算结果， 所述计算结 果包括地下工程装备的优化 参数、 健康状态和故障预警信息， 并反馈模型计算时间； 步骤S4： 检验数字孪生模型是否合格， 具体是， 计算步骤S3中的计算结果的精度， 若精 度超过预设精度阈值且步骤S3中的模 型计算时间小于地下工程装备故障预警处置时间， 则 数字孪生模型满足工程需求， 否则返回步骤S2对数字 孪生模型进行修 正； 步骤S5： 部署数字孪生模型， 具体是， 将步骤S4中满足工程需求的数字孪生模型部署到 边缘端的数据采集分析模块中， 根据实时采集的运行数据进行实时仿真计算， 进行物理实 体的性能预测优化和故障诊断， 获取物理实体的优化 参数、 健康状态和故障预警信息； 步骤S6： 反馈优化参数和 故障预警信息， 具体是， 将步骤S5中的优化参数、 健康状态和 故障预警信息在工程现场中显示， 数据采集分析模块基于优化参数和故障预警信息向地下 工程装备物理实体发送控制指令， 地下工程装备物理实体接收控制指令优化施工参数。 9.根据权利要求8所述的性能预测优化及故障诊断方法， 其特征在于， 在步骤S2中， 所 述性能预测优化模型和故障诊断模型建立的具体方式如下： 基于物理实体的属性建立仿真模型， 对所述仿真模型应用数据拟合、 深度学习或代理 模型进行降阶处 理得到性能预测优化模型和故障诊断模型； 或者是， 应用理论/经验公式建立 性能预测优化模型和故障诊断模型； 或者是， 通过收集地下工程装备的历史数据样本， 应用机器学习算法对历史样本数据 进行关联分析建立 性能预测优化模型和故障诊断模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115081324 A 3