泽工智享︱预见未来——PHM技术在智能制造中的应用与挑战
基于经验模型的方法
依赖专家知识和经验规则，易于实现，但受限于专家系统规则和模糊集表述能力。
基于数据驱动的方法
利用统计和机器学习分析历史数据，模型构建简单，但需要大量历史数据，应用受限于数据采集的难度和周期。
基于物理模型的方法
基于设备物理和失效机理建立数学模型，预测精度高，但建模要求高，普适性差，且模型参数固定，难以适应变化。
传统PHM技术在理论上和实际应用中取得了一定的成功，但仍存在一些局限性。例如，对专家系统规则库的依赖、需要对所有系统特征的有效表示、需要大量历史数据、对静态数学模型优化较为困难等。
数字孪生技术：以模型和数据为基础，通过多学科耦合仿真等方法,完成现实世界中的物理实体和虚拟世界中的镜像数字化模型的精准映射,并充分利用二者的双向交互反馈、迭代运行,以达到物理实体状态在数字空间的同步呈现,通过镜像化数字化模型的诊断、分析和预测,进而优化实体对象在其全生命周期中的决策、控制行为,最终实现实体与数字模型的共享智慧与协同发展。
传统PHM方法中存在着对物理模型建模精度要求过高、需要大量数据集等的问题。基于数字孪生系统可对物理实体建立高保真模型，并对实时的运行系统进行数据采集与分析，以及采用模型与数据相融合的智能化方法，因此可以将此技术应用于 PHM领域以形成新的技术方法。
数字孪生技术的出现为解决上述问题提供了新的方法。数字孪生通过创建物理实体的虚拟副本，实现物理世界与数字世界的无缝连接。在PHM领域，数字孪生技术可以对设备检测点的各类传感器所采集到的数据进行实时感知，并通过嵌入式系统和通信网络输入到虚拟模型，实现设备的全生命周期管理。
数字孪生在PHM中的应用优势
太泽科技数字孪生引擎TT-Twin
通过这一引擎，太泽科技成功地将数字孪生技术与PHM相结合，推动智能制造向更高效率和智能化的方向发展。
PHM通过视情维护提升设备管理的效率和智能化水平，降低维护成本，增强设备价值。面对传统PHM在模型构建和数据分析上的局限，数字孪生技术通过双向映射和实时交互，实现模型与数据的深度融合，从而优化预测准确性，成为实现高效PHM的关键。
随着工业4.0的推进，PHM技术在智能制造中的应用将越来越广泛。数字孪生技术为PHM的发展带来了新的机遇，但同时也面临着模型集成与管理、数据采集与传输、数据治理等挑战。未来，我们需要进一步研究和探索，以充分发挥数字孪生技术在PHM领域的潜力，推动智能制造的进一步发展。
建立微信技术交流群宗旨
太泽科技为所有感兴趣的专业技术人士提供工业软件应用的方法、技术及经验，让更多业界同仁了解和掌握工业软件在工业产品设计中的应用，并与大家一道努力，推进我国工业软件设计研发及应用技术的发展，同时提供线上直播交流、问题答疑、相应资料下载等服务。
快快加入我们吧！
王女士
135 0183 5740
lan.wang@turbotides.com.cn
太 泽 科 技