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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明提供一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，涉及智能制造技术领域，本发明通过集成传感器技术，实时收集机床及其组件的动态数据，包括电机转矩、转动惯量、速度、主轴加速度以及刀具磨损和温度变化关键参数；通过将这些实时数据映射到数字孪生模型中，能够构建出与实际机床高度一致的虚拟模型，实现对机床状态的实时监控和精确预测；在刀具磨损评估方面，能够实时监测刀具的使用状态和温度变化，以及结合专家知识和校准系数，构建磨损量综合评估模型，实现对刀具全周期磨损状态的准确预测，提高了数字孪生模型的实时性和精确性，提高数字孪生系统的服务性能。

主权项：1.一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1、收集机床物理实体层面的组件动态数据，该组件动态数据包括数控机床各进给轴电机的转矩、转动惯量、速度，机床主轴三坐标方向的加速度；还包括待加工件对刀具磨损的动态物理影响数据，以及刀具的使用状态和温度变化数据；步骤S2、获取采集到的物理实体数据并映射到数字孪生模型中，构建出与实际机床相对应的数字孪生模型；步骤S3、基于数字孪生模型为每个组件构建对应的数据子库，每个子库作为数据驱动和存储单元；步骤S4、基于数字孪生系统构建分析库，该分析库设计用于接收和处理来自各组件数据子库的数据，并进行高级数据分析和运动状态评估；步骤S5、获取实时采集的各组件动态数据，并输入到步骤S4中分析库，且分析库对接收数据进行处理，分析各组件的运动状态；步骤S6、通过可视化工具展示切削过程、刀具温度、加工数据参数和主轴负载关键信息；步骤S7、获取待加工件对刀具磨损的动态物理影响数据，以及刀具的使用状态和温度变化数据，并进行分析处理，生成第一磨损评价指数，该指数用于对刀具的磨损量进行第一次评估；步骤S8、利用孪生数据和专家知识，引入磨损量化的校准系数，将该校准系数结合第一磨损评价指数，并进行分析处理，构建磨损量综合评估模型，该模型能够结合校准系数，对刀具磨损量的第一次评估结果进行综合调整计算，以预测刀具的全周期磨损状态；步骤S9、获取磨损量综合评估模型针对刀具磨损的预测结果，调整机床的进给倍率、主轴旋转倍率操作参数，以避免刀具过度磨损或损坏。

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