最新录用
基于数字孪生的智能机电设备故障诊断与预测维护研究
下载：24 浏览：349
摘要:
随着工业4.0与智能制造的深度推进，智能机电设备作为生产系统的核心单元，其运行稳定性与可靠性直接决定工业生产效率与安全。传统故障诊断依赖人工巡检与事后维修，存在响应滞后、故障定位模糊、维护成本高等问题，难以满足现代化工业的高效运维需求。数字孪生技术通过构建物理设备与虚拟模型的实时映射，实现设备全生命周期数据的动态交互与可视化管理，为故障诊断与预测维护提供全新技术路径。本文系统梳理数字孪生技术的核心架构与关键技术，深入分析其在智能机电设备故障诊断中的应用逻辑，从模型构建、数据融合、故障预测算法优化等方面提出具体实施策略，并结合典型应用场景验证技术有效性，最终形成一套基于数字孪生的智能运维方案，为提升机电设备运行可靠性、降低运维成本提供理论支撑与实践参考。
