机床与液压

作者：罗浩，孙文磊，常赛科，路程，王丽鑫，王宏伟

单位：新疆大学智能制造现代产业学院；新疆大学智能制造现代产业学院；新疆大学智能制造现代产业学院；新疆大学智能制造现代产业学院；新疆大学智能制造现代产业学院；新疆大学智能制造现代产业学院

关键词：风力机叶片;数字孪生;多源数据融合;Unity3D;智能运维

基金：国家工信部重点项目（TC210A02E）；自治区重点研发项目（2022B01049）；自治区自然科学基金项目（2022D01C390）

为了解决风力机叶片运行数据来源多样、类型复杂和多维多尺度的特征所带来的数据冗余、信息融合困难、监测过程不明朗等问题，基于风力机叶片数字孪生建模、信息融合、状态预警、三维沉浸式可视化表达，融合标识解析技术，构建风力机组数字孪生系统标识索引层，提出一种基于数字孪生和多源数据融合的风力机叶片运维方法;基于“7个层次-2种视角”的方法、深度学习算法引擎以及可信的虚实驱动模型，采用基于仿生树的风力机叶片数据模型对所提方法进行了建模，以实现数据与模型的映射关系准确表达、风力机叶片的状态监测、智能运维和管理、多源数据汇聚融合等功能。所提方法打破了传统运维过程中运维指标杂乱无章、要素信息汇聚融合困难、信息孤岛等阻碍，实现了风力机组对于运行数据知识信息密度的提升与转化。最后基于C#编程代码在Unity3D引擎搭建了风力机叶片数字孪生运维平台，实现了风力机叶片数字孪生模型的虚实联动，为风力机叶片的智能运维管理提供了一种可靠手段。

来源：2025年第2期

《机床与液压》期刊编辑部

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