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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明涉及一种基于数字孪生的水下滑翔机故障实时诊断方法，属于水下航行器领域。本发明旨在解决现有水下航行器故障诊断方法不足的问题，为其健康管理提供参考。构建了基于数字孪生的水下滑翔机健康管理开发平台，包括水上健康管理和水下健康管理系统，其中水上健康管理系统包括：数字孪生模型构建、系统关键部件数据交互与更新模型建立、系统故障识别及风险评估模型建立；水下健康管理系统包括关键部件数据获取、数字孪生模型匹配与更新、故障诊断及风险定级、状态监测与反馈，并将测试结果反馈至数字孪生模型中，进行更新修正。本发明方法有效提高水下实验期间故障诊断的准确率。

主权项：1.一种基于数字孪生的水下滑翔机故障实时诊断方法，其特征在于步骤如下：步骤1：构建水上健康管理系统；所述的水上健康管理系统包括数字孪生模型、数据交互与更新模型、故障识别及风险评估模型；所述的数字孪生模型建立步骤如下：[1].构建水下滑翔机系统几何模型和物理模型；所述的水下滑翔机系统几何模型包括环境感知机构、执行机构、动力机构、数据通信机构；所述的环境感知机构包括多普勒仪、深度传感器、高度传感器、温盐深传感器、声呐、磁力计和相机；所述的执行机构包括舵机和电机；所述的动力机构包括动力电池和仪表电池；所述的数据通信机构包括USBL、铱星、CAN、串口；建立上述各个部件的外形、尺寸、结构、装配关系；[2].建立水下滑翔机航行的物理环境模型；使用三维物理仿真平台Gazebo建立水下滑翔机系统的物理模型；[3].建立水下滑翔机行为模型；所述的数据交互与更新模型建立步骤如下：[1].读取水上测试过程中水下滑翔机各部件数据、系统状态数据；[2].将测试所得数据输入到水下滑翔机数字孪生模型，模拟运动状态及系统响应，生成对应的水下滑翔机数字孪生系统的仿真数据；[3].将测试所得的数据和仿真数据进行匹配，利用无迹卡尔曼滤波修正二者偏差，实时同步数字孪生系统的状态；所述的故障识别及风险评估模型建立步骤如下：[1].对基于水下滑翔机中的数字孪生系统进行分析，提取数字孪生系统中的故障特征数据；[2].分析特征数据，构建故障数据集，搭建故障识别神经网络，训练识别模型，对不同故障类别进行识别与分类；[3].根据故障识别结果置信度，设定故障等级；等级定级准则为：故障置信度大于80％时为故障状态，此时出现“异常”警报；故障置信度处于50％～80％之间为潜在故障，此时出现“警告”警报；故障置信度小于50％为正常状态，此时不做任何预警；步骤2：进行水下测试，获取水下各部件状态数据，将水下各部件状态数据输入到水下滑翔机数字孪生模型，通过数据交互模型，更新系统实时状态，修正数字孪生模型；利用神经网络模型对修正后的数字孪生模型部件数据进行故障诊断与识别，并对故障风险进行评估。

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权利要求：

百度查询： 西北工业大学 一种基于数字孪生的水下滑翔机故障实时诊断方法