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申请/专利权人：上海宝信软件股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于数字孪生技术的连铸振动台振动异常预报方法和系统，包括：构建高保真连铸数字孪生体；实时采集影响连铸振动台振动的特征参数；对参数数据预处理；构建VAE数字孪生振动异常算法模型，将处理后数据和标签送入模型中训练；将模型中的重构数据与生产实绩相对照，用均方误差MSE和最大预测类别score作为评价标准，MSE值和score值在预设范围内时，判定振动台振动状态正常，反之认定为异常；将模型输出反馈到数字孪生体。本发明可以帮助点检人员提前发现浇铸过程中振动台出现的异常情况，从而预防可能的设备故障，提高生产效率和产品质量。
主权项：1.一种基于数字孪生技术的连铸振动台振动异常预报方法，其特征在于，包括：步骤1：构建包括中包车、结晶器、振动台、扇形段、支架、辊道在内的关键设备部件的三维模型，导入3D建模和仿真引擎，构建连铸数字孪生体；步骤2：结合冶金原理分析及现场操作工的经验，选择并采集影响浇铸过程振动台振动的特征参数；步骤3：将实时采集到的设备数据与数字孪生体集成，实时数据驱动和控制孪生体，确保数字孪生体与实际生产环境的动态行为一致；步骤4：对步骤2中的特征参数进行预处理；步骤5：基于深度学习，构建VAE数字孪生振动异常算法模型，对步骤4中预处理后的数据进行训练；将模型中的重构数据与生产实绩相对照，反映预测值与实际值相差数值，用均方误差MSE和最大预测类别得分score作为评价标准，衡量模型拟合效果；步骤6：对步骤5中的VAE数字孪生振动异常算法模型预测结果MSE和score进行分析；MSE值和score值在预设范围内时，判定振动台振动状态正常，反之认定为异常；步骤7：采用训练好的VAE数字孪生振动异常算法模型进行振动台异常情况在线实时预报，将模型输出反馈到数字孪生体。
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百度查询： 上海宝信软件股份有限公司 基于数字孪生技术的连铸振动台振动异常预报方法和系统
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