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作者：张荣华;
单位：内蒙古科技大学研究生学院;山西鲁能河曲电煤开发有限责任公司;
摘要：针对矿用机电设备在复杂工作环境下易发生故障的问题，研究了计算机映射物理实体的数字孪生和故障声纹特征识别技术，提出了一种底层到应用的多架构矿用机电设备智能化故障诊断系统。在所提故障诊断系统的整体架构中，底层构建了包含行为模型、几何模型、规则模型和物理模型的数字孪生体，以及声纹识别所需的传感器、边缘数据处理等模块；上层则分为数据层、应用层和系统层，用于实现数据处理、模型分析与人机交互等功能。同时，基于数字孪生系统、声纹特征提取算法和极限学习机神经网络等，设计了融合数字孪生与声纹识别的关键算法流程。实验测试结果表明，数字孪生体模拟的物理参数误差较低，故障识别准确率可以达到约90%，能够满足工程应用的需求。
关键词：矿用机电设备;;数字孪生;;声纹识别;;故障检测;;智能化诊断;;特征提取
基金资助：国源电力科信2023年度科技项目及技术标准项目(GSKJ-23-65)
