机床与液压

作者：孙若依，黄明，孙顺苗，白翱，程思博

单位：中国工程物理研究院机械制造工艺研究所；中国工程物理研究院机械制造工艺研究所；中国工程物理研究院机械制造工艺研究所；中国工程物理研究院机械制造工艺研究所；中国工程物理研究院机械制造工艺研究所

关键词：数字孪生;自动化单元(AMU);预测性维护;故障诊断和健康管理(PHM);智能维护

基金：国防基础科研计划（JCKY2020212B003）

为提高以自动化单元(AMU)为代表的复杂设备运行可靠性、安全性、经济性，提出一种基于数字孪生的自动化单元预测性维护框架(DT-PMAMU)。分析AMU的常见组成结构与故障特征，研究数字孪生预测性维护的关键因素；在此基础上构建了由物理设备层、物联网数据采集层、数字孪生数据层、虚拟设备层、预测性维护服务层组成的多层次预测性维护框架。某铣削AMU实际应用表明：该框架取得了较好的应用效果，能够帮助相关人员快速建立预测性维护系统，有效降低了AMU实现智能运维任务的复杂度。

来源：2024年第18期

《机床与液压》期刊编辑部

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