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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明属于数字孪生技术领域，公开了一种规模化工业设备的协同对比数字孪生推演评估方法。所述规模化工业设备的协同对比数字孪生推演评估方法，通过四层次的聚类方法，以设备类型、当前环境状态、环境变化规律以及设备状态变化规律为基础进行层次化聚类。通过这种分层聚类方法，能够获得与目标设备运行规律最相似的参考设备，并利用这些参考设备的运行规律建立推演模型，以预测目标设备的下一个状态，并设计了一种分类状态综合评估方法，用于评估设备的状态变化情况，提高设备的可靠性和稳定性，保障物联网工厂的运行和安全。
主权项：1.一种规模化工业设备的协同对比数字孪生推演评估方法，其特征在于，所述推演评估方法的具体操作步骤如下：步骤1：确定目标设备的类型，进而确定参考设备集合的类型，得到一重聚类参考设备集合；步骤2：确定目标设备所处的环境状态，并筛选出与目标设备工作在相同环境状态下的参考设备集合，得到二重聚类参考设备集合；步骤3：确定环境状态的参数变化规律，并提取其特征，进一步筛选出与目标设备的环境参数规律相同的参考设备集合，得到三重聚类参考设备集合；步骤4：总结目标设备自身的状态变化规律，并提取其特征，进行第四重聚类，找出与目标设备的状态变化规律相同的参考设备，得到四重聚类参考设备集合；步骤5：基于设备的可采集数据类型，划分为三类，并构建贝叶斯网络的目标设备分类状态推演方法；步骤6：通过计算参考设备集合与目标设备之间的相似度高低，将已知的参考设备集合的分类状态推演模型融合为目标设备分类状态推演方法；步骤7：目标设备推演出的多类数据综合评估，首先对每类数据单独评估，确定均在正常范围内，若有一类数据出现了异常，则目标设备的状态判定为异常，否则对多类数据进行综合评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 规模化工业设备的协同对比数字孪生推演评估方法
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