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公开(公告)号：CN119758969A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411947825.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨医科大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的高压氧舱故障自我诊断系统，包括：物理设备层、数据采集与处理层、数字孪生模型层和故障诊断与决策层；所述物理设备层包括高压氧舱与安装在高压氧舱的传感器阵列，用于实时监测高压氧舱的运行数据；所述数据采集与处理层用于将传感器阵列采集的运行数据传输至数据处理中心，所述数字孪生模型层用于通过高压氧舱的物理特性和运行数据构建高压氧舱的数字孪生模型；所述故障诊断与决策层用于结合置信规则库和数字孪生模型对高压氧舱的运行数据进行实时分析，实现故障的自我诊断。本发明通过结合物理建模与数据驱动技术构建高压氧舱的数字孪生模型，实现了对高压氧舱运行状态的精准监测与故障自我诊断。
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