(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210782812.0 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 中南大学 地址 410083 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 杨迎泽　赵钦先　李恒　彭军　 蒋富　张晓勇　黄志武　刘伟荣　 (74)专利代理 机构 长沙市融智专利事务所(普 通合伙) 43114 专利代理师 颜勇 (51)Int.Cl. B60T 17/22(2006.01) G06F 30/15(2020.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿 命预测系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字孪生的制动系 统剩余使用寿命 预测系统及方法， 所述预测系统 采用模块化架构， 包含数据采集模块、 数据预处 理模块、 制动系统数字孪生模块、 剩余使用寿命 预测模块、 维护决策建议模块、 数据可视化模块。 本发明的制动系统数字孪生模块能准确反映制 动系统的实际物理特性， 用于设备的多维度动态 建模， 并交互更新系统的模型； 剩余使用寿命预 测模块预测制动系统剩余使用寿命； 维护决策建 议模块根据剩余使用寿命预测做出维护 决策建 议； 数据可视化模块进行可视化操作， 便于实现 制动系统全生命周期管理。 本发 明有效结合了数 字孪生的全生命周期管理的功能， 提高剩余使用 寿命预测准确度， 提升制动系统的可靠性。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114919559 A 2022.08.19 CN 114919559 A 1.一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统， 其特征在于， 包括数据采集 模块、 数据预处理模块、 制动系统数字孪生模块、 剩余使用寿命预测模块、 维护决策建议模 块、 数据可视化模块； 所述数据采集模块用于从制动系统物理实体获取底层传感器的监测数据， 并传输到数 据预处理模块； 数据预处 理模块用于 接收处理物理实体监测数据， 并存 储处理的数据； 制动系统数字孪生模块能准确反映设备的实际物理特性， 用于设备的多维度动态建 模， 并交互更新系统的模型； 剩余使用寿命预测模块利用深度学习方法， 对数字孪生模型的实时数据进行特征提取 和特征学习计算， 预测制动系统剩余使用寿命； 维护决策建议模块根据剩余使用寿命预测值和制动系统数字孪生模块数据融合， 并输 出维护决策建议； 数据可视化模块调取维护决策建议和系统状态相关信 息进行可视化展示， 提供进一步 的维护决策和交 互操作， 并反馈当前系统状态指导物理实体进行维护更新。 2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统， 所述的数 据采集模块的制动系统物理实体参量包括反馈类、 命令类、 控制类， 反馈类参量包括： 均缸 目标压力值Pe、 闸缸目标压力值Pb、 总风压力值Pta、 列车管压力值Ptp、 总风流量值Fta， BCU 电流值Ib， BCU电压值Vb； 命令类参量包括： 紧急制动命令Ceb、 惩罚制动命令Cpb、 系统自检 命令Cst、 传感器校准命令Csc； 控制类参量包括： 控制均缸压力的高速电磁阀组Cv e， 控制闸 缸压力的高速电磁阀组Cvb， 控制 制动阀切除Cvr。 3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统， 所述的制 动系统数字 孪生模块包括数据驱动模块、 超写实仿真环境模块、 实时孪生模型； 其中， 所述数据驱动模块用于解析各个监测模块的数据、 输入输出通路的状态、 制动手 柄的位置、 均衡和闸缸目标压力值， 对数据进行数据预处理、 特征提取、 数据标签化和结构 化； 所述超写实仿真环境模块用于运行制动系统多物理场仿真模型， 分析监测数据转换 的 故障种类以及故障机理； 所述实时孪生模型利用数据驱动模块处理的数据与超写实仿 真环 境模块的仿 真模型进 行实时的对比验证， 以此形成孪生模型与 物理实体之 间交互对比数据 流， 不断逼近物理实体的运行状态， 实现孪生模型的实时校正。 4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统， 所述的制 动系统数字孪生模块根据制动系统的制动控制单元、 阀、 缸、 传感器、 集成气路管路板以及 司机室内的制动控制器的各项 结构参数， 电路气路属性参数， 以及制动系统多工况参数， 结 合制动控制单元 的电气作用关系， 建立制动系统所对应的三维结构仿真可视化模型， 接 收 实时处理的状态数据参数使数字 孪生仿真模型与物理实体 状态保持一 致。 5.一种基于数字 孪生的制动系统剩余使用寿命预测方法， 包括以下步骤： S1， 根据数据采集模块采集的数据， 利用物联网传输技术将原始数据传输至 数据预处理 模块进行处 理； S2， 根据物理实体， 构建对应的制动系统数字孪生模块； 所述制动系统数字孪生模块包 括数据驱动模块、 超写实仿真环境模块、 实时孪生模型； S3， 使用CAD、 AMESIM或ANSYS软件构建制动系统的三维结构可视化模型， 动态渲染制动权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114919559 A 2系统整体外观， 通过 数据驱动模块接收预处 理后的数据， 交 互映射孪生实时模型； S4， 采用min‑max方法对系统参 量的各取值做归一 化处理； S5， 将制动系统数字 孪生模块的各项参 量数据输入到剩余使用寿命预测模块进行 预测。 6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测方法， 其特 征在于， 所述S2包括如下步骤： S21， 建立制动缸压力控制子系统的模型； S22， 通过数据驱动模块接入的数据与上述数学模型建立联系， 使用预处理数据在线拟 合难以直接测量的参 量G1和G2， 采用最小二乘法在线估计参 量； S23， 在仿真环境中， 搭建制动系统各部件的仿真模块； S24， 通过调整对应参数， 模拟不同故障程度对气路、 部件和系统的影响， 获取大量仿真 数据集， 与实时数据集进行样本训练， 持续补充数字 孪生样本集； S25， 根据超写实仿真环境模块的制动故障位置、 故障类型、 故障类型仿真模型信息查找 对应的实时孪生模块， 补充数字 孪生的数据样本， 交 互同步制动系统的数字 孪生模型； S26， 根据制动系统的制 动控制单元、 阀、 缸、 传感器、 集成气路管路板以及司机室内制动 控制器的各项物理结构参数， 电路和气路属性参数， 以及制动系统多工况参数， 结合制动控 制单元的电气作用关系， 建立制动系统所对应的三维结构仿真可视化模型， 并接 收实时状 态数据使数字 孪生仿真模型与物理实体保持一 致。 7.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测方法， 其特 征在于， 所述S5包括如下步骤： S51， 建立剩余使用寿命和制动系统参 量数据之间的映射关系； S52， 使用深度卷积神经网络提取参 量信号的特 征； S53， 采用滑动窗口对数据做分割预处 理； S54， 剩余使用寿命预测采用双向长短期记 忆网络实现； S55， 使用dropout提高模型的泛化能力； 并使用Adam优化 算法更新模型参数； S56， 采用Score指标来验证方法的有效性； S57， 比对模型Score值， 若不满足预设Score值， 重复S54； S58， 结构化符合系统要求 的剩余使用寿命预测 数据， 并更新到制动系统数字孪生模块 中， 保证物理实体和数字 孪生保持实时一 致。 8.根据权利要求5所述的基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测方法， 其特征在 于， 还包括步骤S 6， 维护决策建议模块根据剩余使用寿命 预测模块输出的剩余使用寿命值， 以及根据制动系统数字 孪生模块输出的部件及系统状态， 输出维护决策建议。 9.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的制动系统剩余使用寿命预测系统及方 法， 其特征在于， 还包括步骤S7， 数据可视化模块提供人机交互界面， 用于展示制动系统全 生命周期的相关信息， 通过用户界面显示当前制动系统诊断信息和运行状态信息， 并提供 进一步的诊断决策操作选项和人机操作交 互。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114919559 A 3