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用于训练贝叶斯网络进行制造系统故障诊断的数字孪生
摘要：人们提倡智能制造系统利用技术进步，通过快速诊断提高故障抵御能力，从而保证性能。在本文中，我们提出了一种用于设计数字孪生（DT）的协同仿真方法，该方法用于训练贝叶斯网络（BN），以便在设备和工厂层面进行故障诊断。具体而言，协同仿真模型是使用由联网传感器、每台设备的高保真仿真模型和工厂的详细离散事件仿真（DES）模型组成的信息物理系统（CPS）设计的。所提出的 DT 方法能够在虚拟系统中注入故障，从而减轻了昂贵的工厂车间实验的需要。应该强调的是，这种注入故障的方法消除了获取包括故障和正常工厂操作的平衡数据的需要。我们在本文中提出了一种结构干预算法 (SIA)，首先检测所有可能的有向边，然后区分 BN 的父节点和祖先节点。我们在实验室中设计了一个 DT 研究测试台，由配置成装配单元的四个工业机器人组成，每个机器人都有一个可以监测双轴振动的工业物联网传感器。这些机器人的详细设备级模拟器与机器人装配单元的详细 DES 模型集成在一起。生成的 DT 用于进行干预，以学习用于故障诊断的 BN 模型结构。实验室实验通过准确学习 BN 结构验证了所提方法的有效性，并且在实验中，发现所提方法获得的准确性（使用结构汉明距离测量）明显优于传统方法。此外，发现的BN结构对参数的变化是可靠的，例如平均失败时间（MTTF）