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基于数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修方法研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.1(下)-36-高 新 技 术随着机电设备不断发展,其故障维修已成为一个严峻的挑战。本文将数字孪生技术与混合现实技术相结合,提出一种机电设备辅助维修方法,以改进维修过程的效率和准确性。数字孪生是一种先进的技术,它将现实世界中的物理实体或系统通过数字模型进行复制和仿真,以实现实时监测、分析、优化和预测的目的1。混合现实技术是一种综合了虚拟现实和增强现实的交互式技术2,旨在创造出融合拟和现实世界元素的沉浸式体验,使用户能够在真实环境中与虚拟对象或信息进行实时互动3。数字孪生与混合现实技术相结合有助于更好地理解数字孪生和混合现实技术的潜力,并为其在工业领域的广泛应用提
2、供指导和启发。1 基于数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修系统总框架设计基于数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修系统总框架图如图 1 所示。该系统由硬件平台和软件平台组成,其中硬件平台包括 Microsoft Hololens 2 头戴显示装备、Intel Core i7-11700K 服务器。Microsoft HoloLens 2 为维修人员提供真实的虚拟场景,Intel Core i7-11700K 服务器完成数据的存储和计算等任务。软件平台包括维修环境感知模块、故障识别与匹配模块、故障维修指导模块、虚拟环境注册融合模块以及人机交互模块。维修环境感知模块利用 Microsoft
3、HoloLens 2 的传感器采集维修环境的三维特征点等数据,搭建虚拟三维维修场景。故障识别与匹配模块的传感器检查机电设备的故障信号,并将故障信号存入故障维修数据库中的故障采集库。将机电维修技术手册输入故障维修指导模块。该模块会根据机电维修技术手册形成多种有效的机电维修指导方案,一并存入故障维修数据库中,将故障维修数据库中的故障信号与机电维修指导方案进行匹配,然后利用HoloLens 2头戴式显示装备虚拟维修操作指导环境,并呈现具体的维修指导方案。再由虚拟环境注册融合模块进行数据还原,并将还原后的维修指导方案与真实的维修场景进行注册融合,在用户交互界面实现人机虚拟交互。2 软件设计2.1 维修
4、环境感知模块维修人员打开 Microsoft HoloLens 2 设备后,利用其惯性传感器感知机电设备的方向,利用环境感知摄像头实时捕捉维修场景,再利用深度摄像头拍摄多张机电设备的深度图像,从而进行三维场景重建。在建模过程中,维修人员利用 Microsoft HoloLens 2 获取多个输入帧的 RGB 图像和深度图,包括零散和分散的物理环境信息。为创建更全面的三维模型,需要将这些帧的信息整合在一起。模型融合是该过程的核心步骤。将每个输入帧的 RGB 图像和深度图转换成其他表达方式,然后将 RGB 图像上的像素映射到三维世界中的坐标点,为每个坐标点匹配与 RGB 图像相对应的颜色值,以完成
5、数据转换。再将上述转换后的数据整合到面元中,并将物体的何形状和颜色信息结合起来,最后将物体模型中的各面元投影到深度图像上,从而建立面元与物体表面的匹配关系。通过分析 RGB 图像和深度图,使系统理解物理环境的三维结构,并将其表示为不规则的三角网格模型,从而重建维修环境三维场景。2.2 故障识别与匹配模块故障识别与匹配模块是机电设备辅助维修系统中的重要组成部分。该模块利用传感器采集故障数据,并通过数据分析和匹配,帮助维修人员准确、快速地识别设备故障。基于数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修方法研究孙艺凌(江苏省大港中等专业学校,江苏 连云港 222000)摘 要:为提高机电设备辅助维修的质量
6、和效率,本文利用数字孪生与混合现实技术相结合的机电维修方法,设计了一套基于数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修系统。本文概括了系统的总框架设计,对其硬件部分设计进行了详细介绍,并从维修环境感知、故障识别与匹配等方面详细阐述了系统的软件设计,最后对其进行了试验验证。试验结果表明,该系统具有较高的准确性和稳定性,可为未来的智能制造和维护提供有力支持。关键词:数字孪生;混合现实;机电设备;辅助维修中国分类号:TP335文献标志码:A图 1 基于数字孪生与混合现实技术机电设备辅助维修系统总框架图中国新技术新产品2024 NO.1(下)-37-高 新 技 术2.2.1 故障信号识别在机电设备的组件上
7、连接传感器,利用传感器采集机电设备的故障信号。利用去噪算法中的移动平均滤波公式,将采集的故障信号进行数据校对,如公式(1)所示。101NKY nX nkN=(1)式中:Yn 是滤波后的信号;Xn 是原始信号;N 是滤波窗口的大小;n 是时间点;k 是时间偏移的变量。经公式(1)校对后,可确保数据的准确性和稳定性。系统可实时监控传感器数据,并使用异常检测算法的 Z-得分检测公式来识别故障信号,如公式(2)所示。XZ=(2)式中:Z 是 Z-得分;X 是数据点的值;是数据集的均值;是数据集的标准差。如果 Z 很大(正或负),则表示数据点与均值的偏差很大,是异常值,因此为故障信号。相反,如果 Z 接
8、近于零,则表示数据点与均值的偏差很小,不是异常值,不是故障信号。2.2.2 故障信号分类利用特征提取中的互相关函数公式提取故障信号中不同故障类型的特征,如公式(3)所示。RTNx t y tTxytN?11(3)式中:Rxy(T)是信号 x 和 y 之间在时间延迟 T 下的互相关函数;N 是样本数量;x(t)和(t)y 分别是信号 x 和 y 在时刻t 的值。根据每个数据的特征,将故障类型标签划分为机械故障数据和电气故障数据,使每个数据样本与相应的故障类型关联。2.2.3 故障树模型建立基于故障信号分类的结果,将机械故障信号和电气故障信号作为基本事件的来源,以构建故障树的底层。将性能下降作为顶
9、事件,并将基本事件连接到顶事件,建立故障树。通过分析故障树,识别导致设备故障的根本原因和可能的故障模式。为每个故障模式分配一个故障 ID 号,用于标识该事件,以便对故障进行追踪和管理。并将故障 ID 和相关信息记录在故障数据库中,以便随时查找和检索。2.3 故障维修指导模块故障维修指导模块是机电设备辅助维修系统中的关键组成部分,旨在为维修人员提供诊断和修复设备故障的指导和支持。利用上述步骤将采集的数据进行数据整合,得到机电设备的数字孪生模型。通过数字孪生模型模拟机电设备的结构、运行和性能。再结合混合现实技术,储存机电设备关键部位信息,并将故障识别码与机电设备的每个关键部位进行匹配,以创建维修指
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