一种基于数字孪生技术的车间智能化故障诊断预警方法

摘要

本发明公开了一种基于数字孪生技术的车间智能化故障诊断预警方法，包括步骤：一、构建深度卷积神经网络模型；二、提升深度卷积神经网络模型的泛化能力；三、基于数字孪生技术获得车间中各种生产设备运行过程中产生的数据及车间环境的实时数据，并基于图卷积网络对车间人员的位置及行为进行识别得到人员位置及行为的实时数据；四、将实时数据输入深度卷积神经网络模型中，深度卷积神经网络模型的输出为对车间安全状况及设备健康状况的分析评估；五、当模型发现异常时做出安全预警，保存相应的异常数据到工业数据库作为更新优化模型的训练集数据，并将安全预警反馈到物理空间执行相应的解决方案。本发明能够为车间生产过程人员管控、设备监控、与人机交互提供助力，从而减少安全事故的发生，提高工业生产效率。