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公开(公告)号：CN118897507A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410924002.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/4069
Abstract: 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。
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