武器装备数字孪生建模与健康管理技术

高端武器装备对可靠性要求极高，但由于其结构功能复杂，故障机理、退化 和失效机理都异常复杂，导致可靠性评估工作困难重重。本项目将数字孪生技术 应用于复杂装备健康管理领域，采用虚实融合、迭代优化的方案，构建复杂装备 数字孪生体，结合机理模型与数据驱动的模型，实现基于运行状态数据的异常检 测、故障诊断和预测、剩余寿命预测等功能，进而完成装备健康状态评估，为维 修决策提供科学依据。 在数字孪生建模方面，采用数据驱动的代理模型技术，对各关键部件建立物 理模型，并利用数据模型作为连接器，将所有子模型组合起来形成整体模型，通 过信息物理融合的方法提高模型的精度；针对高端装备寿命周期长、故障样本稀 缺的问题，研究机理模型和故障注入方法，进而能够基于数字孪生体仿真生成故 障数据和性能退化数据，支持故障诊断和可靠性评估方面的研究工作。 在武器装备故障预测和健康管理方面，本项目重点分析装备及其部件运行过 程中采集的状态时序数据，研究了故障表征参数获取、退化特征获取方法，基于 机器学习、深度学习的故障诊断、预测与可靠性评估方法，以及先进的模型优化 算法，建立了一系列专家知识与数据驱动相结合的健康评估模型，利用海量历史 数据训练和优化模型，取得了良好的评估效果。 在模型和算法研究的基础上，本项目将研究成果转化为具体应用，设计开发 了大数据驱动的典型控制系统故障诊断及预测软件系统。该系统集成了数据采集 与预处理、海量数据存储与管理、离线数据处理、实时数据处理、AI 模型部署 与服务、数据挖掘与智能决策服务，并提供了装备运行状态监测、异常检测、故 障诊断与预测以及可靠性动态预测等功能，能够对武器装备的健康状态进行全 面、综合的评估。

— - 29 0 - — 关键技术： 1) 复杂装备数字孪生建模； 2) 信息物理融合与模型优化； 3) 关键参数异常检测与根因分析； 4) 数据驱动的故障诊断、预测与可靠性分析； 5) 关键部件性能退化趋势分析与剩余寿命预测。 技术指标： 1) 模型预测精度在90%以上。 2) 模型更新频率在每秒钟至少 10次以上。 3) 异常检测算法的准确率高于 90%，误报率低于5%。 4) 故障诊断算法的准确率达到 95%以上。 5) 退化趋势分析能够准确预测关键部件的性能退化，并在 10%以下的误差 范围内进行趋势分析。 6) 剩余寿命预测在80%的置信水平，预测关键部件的剩余寿命不低于 90 小时。