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摘要：本发明公开了一种全寿命周期滚动轴承的动态交互孪生模型的构建方法及系统，包括以下步骤：信号采集，时、频域特征提取及分析，数字孪生建模与分析，参数优化机制和生成孪生数据。本发明基于实际轴承的参数和运行情况构建了具有模型参数更新机制的动态数字孪生模型，它能够与轴承测量信号实时交互以更新其参数，以及模拟滚子相对滑移和轴承表面形态在整个生命周期内的演变，揭示了故障演变与振动响应之间的映射机制，通过参数更新机制实现了与实际轴承的实时交互，模拟了不同退化阶段的表面形貌演化，可以生成足够的生命周期孪生数据，有效补偿实际数据不足的问题。
主权项：1.一种全寿命周期滚动轴承的动态交互孪生模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、信号采集：采集获取滚动轴承实时运行工况参数，获取滚动轴承全寿命周期的振动加速度数据；S2、时频域特征提取及分解：提取滚动轴承时域、频域、时频域特征参数，计算特征值，将全生命周期数据组数的特征值按时间顺序连接成特征曲线，结合正态分布设置报警阈值分析，以固有模态函数的包络熵为变分模态分解效果的评价标准，利用遗传算法优化惩罚因子α，自适应选取最佳参数，信号经过分解后，根据谱相关系数法得到分解层数K，提取时频域特征；S3、数字孪生建模与分析：绘制滚动轴承三维模型，通过有限元分析软件实现对滚动轴承的数字孪生建模，以S2中提取的特征参数作为输入，生成n组参数变化范围内均匀分布的动态参数样本，逐组进行参数化扫描并逐组进行模态分析，计算n组对应的前4阶固有频率，合并输入和输出参数，生成深度神经网络的输入-输出数据集；S4、参数优化机制：确定优化变量并将各参数的取值范围作为约束条件，结合孪生模型的固有频率预测值和物理实体实验值为目标值构建目标函数，建立虚实映射的动态参数优化模型，采用粒子群优化算法，以虚拟模型相关参数为优化变量，以有限元模型计算的理论固有频率与对应试验值的相对误差最小为目标函数，优化确定孪生物理模型的相关参数；S5、孪生数据生成：将初始化几何参数输入全寿命周期动态孪生模型中，生成强适用性的全寿命振动加速度孪生数据。
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百度查询： 武汉科技大学 全寿命周期滚动轴承的动态交互孪生模型的构建方法及系统
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