本申请涉及液压预警相关，具体涉及基于数字孪生的液压系统故障预警方法及装置。
背景技术：
1、随着工业自动化的不断推进，液压系统作为众多关键设备和机械的核心组件，其稳定性和运行效率对整体生产流程具有重要影响。然而，传统的液压系统故障预警方法在处理液压系统内部的潜在故障时，往往缺乏准确性和时效性，导致故障处理不及时，从而影响液压系统的稳定性和运行效率。液压系统内部结构的复杂性，包括泵、阀、执行机构等多个组件，以及它们之间的相互作用，使得故障的产生难以预测。同时，液压系统的工作状态受到多种因素的综合影响，如压力、流量、温度、振动等，这些因素的微小变化都可能预示着潜在故障的发生。
技术实现思路
1、本申请通过提供基于数字孪生的液压系统故障预警方法及装置，解决了现有预警方法往往无法准确预测和及时响应液压系统内部的潜在故障，导致故障处理不及时，影响液压系统稳定性和运行效率的技术问题，达到了基于协同关系进行监测数据的拟合，确保故障预警的准确性和时效性，提高液压系统稳定性和运行效率的效果。
2、本申请提供基于数字孪生的液压系统故障预警方法，所述方法包括：基于液压系统的物理结构、运行历史数据，构建数字孪生模型；部署传感器，实时采集液压系统的监测数据，包括压力、流量、温度、振动、执行机构位置，将所述监测数据拟合至所述数字孪生模型中；激活所述数字孪生模型中故障预警模块，包括：根据所述执行机构位置，确定每个工作循环；基于每个工作循环，进行压力、流量、温度、振动监测数据整合，构建各工作循环监测数据；按照工作负载、控制策略对所述各工作循环监测数据进行协同关系配置；基于所述协同关系，对各工作循环监测数据进行关系拟合，获得监测拟合关系；根据所述监测拟合关系进行异常识别，基于异常识别结果生成故障预警信息。
3、本申请还提供了基于数字孪生的液压系统故障预警装置，包括：模型构建单元，所述模型构建单元用于基于液压系统的物理结构、运行历史数据，构建数字孪生模型；数据拟合单元，所述数据拟合单元用于部署传感器，实时采集液压系统的监测数据，包括压力、流量、温度、振动、执行机构位置，将所述监测数据拟合至所述数字孪生模型中；模块激活单元，所述模块激活单元液压激活所述数字孪生模型中故障预警模块，包括：根据所述执行机构位置，确定每个工作循环；基于每个工作循环，进行压力、流量、温度、振动监测数据整合，构建各工作循环监测数据；按照工作负载、控制策略对所述各工作循环监测数据进行协同关系配置；基于所述协同关系，对各工作循环监测数据进行关系拟合，获得监测拟合关系；根据所述监测拟合关系进行异常识别，基于异常识别结果生成故障预警信息。
4、拟通过本申请提出的基于数字孪生的液压系统故障预警方法及装置，基于液压系统的物理结构、运行历史数据，构建数字孪生模型；部署传感器，实时采集液压系统的监测数据，包括压力、流量、温度、振动、执行机构位置，将所述监测数据拟合至所述数字孪生模型中；激活所述数字孪生模型中故障预警模块，包括：根据所述执行机构位置，确定每个工作循环；基于每个工作循环，进行压力、流量、温度、振动监测数据整合，构建各工作循环监测数据；按照工作负载、控制策略对所述各工作循环监测数据进行协同关系配置；基于所述协同关系，对各工作循环监测数据进行关系拟合，获得监测拟合关系；根据所述监测拟合关系进行异常识别，基于异常识别结果生成故障预警信息。解决了现有预警方法往往无法准确预测和及时响应液压系统内部的潜在故障，导致故障处理不及时，影响液压系统稳定性和运行效率的技术问题，达到了基于协同关系进行监测数据的拟合，确保故障预警的准确性和时效性，提高液压系统稳定性和运行效率的效果。
1.基于数字孪生的液压系统故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照工作负载、控制策略对所述各工作循环监测数据进行协同关系配置，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对压力、流量、温度、振动监测数据进行相似性分析，获得各监测参数的相似度，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述监测拟合关系进行异常识别，基于异常识别结果生成故障预警信息，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述监测拟合关系进行异常识别，基于异常识别结果生成故障预警信息，还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.基于数字孪生的液压系统故障预警装置，其特征在于，所述装置用于实施权利要求1-6任意一项所述的基于数字孪生的液压系统故障预警方法，方法包括：
