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Digital twin-assisted gearbox dynamic model updating toward fault diagnosis

机械工程前沿:英文版 2023年第2期18卷 283-296页

作者： Jingyan XIA Ruyi HUANG Yixiao LIAO Jipu LI Zhuyun CHEN Weihua LI School of Mechanical and Automotive Engineering South China University of TechnologyGuangzhou 510641China Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering South China University of TechnologyGuangzhou 511442China Guangdong Artificial Intelligence and Digital Economy Laboratory(Guangzhou) Guangzhou 510335China

One of the core challenges of intelligent fault diagnosis is that the diagnosis model requires numerous labeled training datasets to achieve satisfactory *** training data using a virtual model is a potential solution for addressing such a problem,and the construction of a high-fidelity virtual model is fundamental and critical for data *** this study,a digital twin-assisted dynamic model updating method for fault diagnosis is thus proposed to improve the fidelity and reliability of a virtual model,which can enhance the generated data ***,a virtual model is established to mirror the vibration response of a physical entity using a dynamic modeling ***,the modeling method is validated through a frequency analysis of the generated ***,based on the signal similarity indicator,a physical–virtual signal interaction method is proposed to dynamically update the virtual model in which parameter sensitivity analysis,surrogate technique,and optimization algorithm are applied to increase the efficiency during the model ***,the proposed method is successfully applied to the dynamic model updating of a single-stage helical gearbox;the virtual data generated by this model can be used for gear fault diagnosis.

关键词： digital twin gearbox model construction model updating physical-virtual interaction

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