文献类型：期刊文章

作　　者：高士根[1] 周敏[1] 郑伟[2] 张林鍹[3] 张斌[4] 宋海锋[5] 吴兴堂[6] 李妮[6] 王昆玉[6]

GAO Shigen;ZHOU Min;ZHENG Wei;ZHANG Linxuan;ZHANG Bin;SONG Haifeng;WU Xingtang;LI Ni;WANG Kunyu(State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;National Research Center of Railway Safety Assessment,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;State Engineering Research Center of Computer Integrated Manufacturing Systems,Tsinghua University,Beijing 100084,China;Metals and Chemistry Research Institute,China Academy of Railway Sciences Corporation Limited,Beijing 100081,China;School of Electronic Information Engineering,Beihang University,Beijing 100083,China;School of Automation Science and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100083,China)

机构地区：[1]北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044 [2]北京交通大学国家轨道交通安全评估研究中心,北京100044 [3]清华大学国家计算机集成制造系统工程技术研究中心,北京100084 [4]中国铁道科学研究院金属及化学研究所,北京100081 [5]北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100083 [6]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100083

出　　处：《计算机集成制造系统》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61925302,61790573,62073027)。

年　　份：2022

卷　　号：28

期　　号：7

起止页码：1953-1965

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大数据、工业物联网、人工智能等使能技术的发展促进了数字孪生与高端装备运维的深度融合,使得传统的“定期修”“故障修”运维模式向“预防修”“状态修”智能运维模式的升级,成为高端装备智能运维领域的研究热点。数字孪生充分利用机理模型、实时传感数据、历史数据以及专家知识等信息,集成多学科、多变量、多层次、多尺度、多粒度、多概率的建模仿真过程,准确表征数据特征并进行高效精准的计算分析,实现虚实空间的高精度、高可靠、高可信的映射及演化,为实际物理系统的状态评估、故障预警与运维决策提供支持。对数字孪生技术在高端装备智能运维领域的发展现状、关键技术及工程应用等进行了梳理,并对未来的挑战与难点进行了总结展望。

关 键 词：数字孪生  高端装备 智能运维  故障诊断 故障预警

分 类 号：TP391.9]