数字孪生技术在工业故障预测中的应用
Journal: Engineering Technology Development DOI: 10.12238/etd.v5i5.9106
Abstract
数字孪生技术作为工业4.0的核心技术之一,在工业故障预测中展现出巨大潜力。本研究探讨了数字孪生技术在工业故障预测中的应用,对比分析了传统方法以及数字孪生方法的性能。实验结果表明,基于数字孪生技术的故障预测方法在准确性、时效性以及稳定性等方面均优于传统方法,在正常负载下,该方法的预测准确率达94.7%,平均提前预警时间为36.5小时；此外,数字孪生方法在不同负载条件下表现稳定,性能波动不超过5%。经济效益分析显示,尽管初期投入较高,但在6个月内,数字孪生方法帮助企业减少停机时间47%,节省维护成本约120万美元,投资回报率达185%。
Keywords
数字孪生；工业故障预测；预测性维护；工业4.0；机器学习
Full Text
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[1] 李俊杰,李晓伦.基于数字孪生的灌区安全风险管理系统构建——以赵口引黄灌区二期工程为例[J].中国安全生产科学技术,2024,20(08):190-195.
[2] 杨洪涛.数字孪生系统在汽车维修专业实践教学中的应用研究[J].商丘职业技术学院学报,2024,23(04):68-71.
[3] 邬俊杰,程鸿帅,茹兴康,等.基于事件驱动的数字孪生调水工程“四预”业务应用[J].水利信息化,2024,(04):1-6+12.
[4] 张颂冀.基于BIM+GIS的引绰济辽水利工程数字孪生综合管理系统研究[J].机电工程技术,2024,53(08):79-83+144.
[5] 魏顶,蒋昆.数字孪生技术在产教融合中的应用研究——以西门子工业软件为例[J].专用汽车,2024,(08):101-104.
[6] 刘德芳,张伟,石骁智,等.关于建立以数字孪生技术为基础的工程监测体系的探索——以都江堰灌区水利工程建设质量监测管控为例[J].四川水利,2024,45(04):115-119.
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Copyright © 2024 张勇
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