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申请/专利权人：青岛理工大学;青岛铭彧智能装备技术研究院
摘要：本申请公开了一种服务健康状态智能识别决策的数字孪生虚实一致性判别方法，其基于健康状态识别准确度计算，构建初始一致性、价值一致性、趋势一致性、工程一致性四维结构的数字孪生一致性评价方法，为数字孪生一致性提供了判别方法，并在一定程度上为实现数字孪生模型的进化迭代提供了依据。
主权项：1.一种服务健康状态智能识别决策的数字孪生一致性判别方法，其特征在于，该方法基于调整训练集构成，从而驱动健康状态识别准确度计算，包括以下步骤：（1）数字孪生初始一致性判别：通过在建模软件中构建物理对象的数字孪生并进行动力学仿真获取正常状态和故障状态，不同健康状态下的仿真数据；比较不同健康状态下仿真数据与实测数据、理论计算的频率和故障特征频率两方面，验证虚实空间的初始一致性；（2）数字孪生价值一致性判别：仿真数据驱动深度卷积神经网络模型，计算健康状态识别准确度；采用不同健康状态的仿真数据作为训练集，实测数据作为测试集，计算故障诊断的准确率，验证在服务健康状态智能识别决策方面，虚实空间的价值一致性；（3）数字孪生趋势一致性判别：仿真数据与实测数据的构造训练集，训练深度卷积神经网络模型，测试集不变，计算健康状态识别准确度，混合数据中仿真数据占不同比例时，验证虚实空间数据趋势一致性；（4）数字孪生工程一致性判别:以混合数据的实测数据分别构造训练集，训练深度卷积神经网络模型，测试集不变，计算健康状态识别准确度；当训练集中实测数据数量占不同比例时，获取故障诊断的准确率，验证数字孪生的工程一致性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 青岛铭彧智能装备技术研究院 一种服务健康状态智能识别决策的数字孪生虚实一致性判别方法
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