申请/专利权人：中国矿业大学(北京)

申请日：2019-12-30

公开（公告）日：2020-05-15

公开（公告）号：CN111161410A

主分类号：G06T17/00(20060101)

分类号：G06T17/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.10.12#授权;2020.06.09#实质审查的生效;2020.05.15#公开

摘要：本发明公开了一种矿井数字孪生模型及其构建方法，所述数字孪生模型由物理模型、逻辑模型、仿真模型和数据模型相互耦合和演化集成，包含以下方法步骤：1物理模型构建；2逻辑模型表示；3仿真模型建立；4仿真模型优化；5仿真模型验证；6数据模型构建；7数字孪生表征。本发明基于机器视觉与深度学习算法，通过构建数字孪生模型，实现物理空间物理实体与虚拟空间数字孪生体的对象孪生、过程孪生和性能孪生，以及数字孪生体与物理实体之间的数据镜像与信息交互；通过数字孪生模型及其构建方法，在虚拟空间矿井场景实现对物理空间矿井场景远程可视化监控，以及对矿井场景智能感知、实时监控、精确定位和健康预测。

主权项：1.一种矿井数字孪生模型及其构建方法，其特征在于，所述数字孪生模型由物理模型、逻辑模型、仿真模型和数据模型相互耦合和演化而成，实现虚拟空间矿井场景与物理空间矿井场景的对象孪生、过程孪生和性能孪生，其特征还在于，所述数字孪生模型采用物理实体结构模型、几何模型和材料模型的多尺度、多层次集成，将物理空间中的物理实体在虚拟空间进行全要素重构；所述数字孪生模型基于卷积神经网络深度学习算法对多源传感器感知数据、状态数据以及历史数据进行数据挖掘，通过训练和优化实现数字孪生模型的自学习、自优化；所述数字孪生模型包括感知层、网络层、数据层和表示层；感知层用于感知矿井场景工况环境、设备运行参数和设备工作状态，为数字孪生的对象孪生提供信息流；网络层用于矿井场景设备的统一组网、协议转换、边缘计算和网络传输，为感知层和数据层提供通信接口，并为数字孪生的过程孪生提供控制流；数据层用于矿井场景多源数据的汇聚融合、迭代计算、分析挖掘、数据孪生和存储管理，为数字孪生的性能孪生提供数据流；表示层用于矿井场景数字孪生与信息交互服务，以及智能矿山场景设备的智能识别、精确定位、实时监控和可靠运维，为数字孪生提供决策流；其特征还在于，所述数字孪生模型构建方法，包括如下步骤：步骤1，物理模型构建：建立物理实体的三维物理模型，定义物理实体的几何属性、运动属性和功能属性，以及几何外形、机械结构和仿真迭代优化条件；步骤2，逻辑模型表示：将物理模型映射到逻辑模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，并通过逻辑模型将各要素属性和行为反馈到物理模型，实现对物理模型的优化；步骤3，仿真模型建立：基于开源图形场景OSG构建可视化的仿真模型，实现物理实体的孪生对象可视化、孪生结构可视化和孪生过程可视化；步骤4，仿真模型优化：基于多源数据，采用Pareto多目标优化算法对仿真模型进行训练和优化，并将仿真结果反馈到物理模型；步骤5，仿真模型验证：对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证，如满足仿真模型的目标函数迭代优化条件，则执行步骤6，否则，执行步骤2；步骤6，数据模型构建：构建可计算的数据模型，采用多源数据融合和深度学习算法，实现物理空间与虚拟空间信息流、控制流、数据流和决策流的数据融合及迭代优化；步骤7，数字孪生体生成：集成物理模型、逻辑模型、仿真模型和数据模型，通过映射重构和1∶1镜像，建立物理空间物理实体在虚拟空间的数字孪生体；其特征还在于，所述数字孪生模型构建方法，进一步包括如下步骤：步骤1，物理实体建模：利用机器视觉三维建模工具建立物理实体三维模型，并采用有限元分析法求解三维模型的结构参数、几何参数、材料参数、状态参数及边界条件；步骤2，模型渲染优化：使用3DsMax三维渲染工具对物理实体三维模型的结构透视图或点云图进行渲染、添加材质，并对其边缘部分进行优化；步骤3，仿真场景构建：将渲染后的模型导入虚拟现实仿真引擎，使用其内置的物理引擎构建可视化仿真模型；步骤4，多源数据融合：将物理实体的多源传感器数据作为输入，经多源数据融合后驱动物理实体与数字孪生体进行信息交互与数据同步，并将传感器实时数据、历史数据及物理模型存储在云数据库中；步骤5，交互控制：通过OPCUA、TCPUDP、WebService通信接口实现数据实时采集、远程通信和多源动态数据的实时更新，通过人机接口和数据库接口，实现数字孪生体与物理实体的实时交互及同步反馈。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国矿业大学(北京) 一种矿井数字孪生模型及其构建方法

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