技术内容
1.技术背景
电力装备传统监测手段依赖局部测点或事后检测，难以实现全域、实时、连续的感知。本技术开发了一套涵盖多尺度建模、全域监测、状态评估的数字孪生系统，旨在提升电力装备的全生命周期健康管理的智能化水平。
2.技术内容与用途
本技术融合多源传感数据、机理模型、AI算法等，构建了“实体-数字”闭环的智能评估系统。包括多源传感融合与测点布设，综合应变、温度、振动等数据；虚实映射将离散实测数据孪生为全域连续场；多维度孪生塔筒形变、主轴转速、齿轮箱振动，动态评估结构状态；三维可视化提供实时曲线、内部状态等信息，指导工作人员预测性维护。
3.创新点与学术贡献
将“多源感知-力学建模-数据驱动-全域重构-趋势预测-可视化交互”融为一体，形成完整电力装备结构-性能智能评估闭环，突破了传统监测“以点代面、事后诊断”的局限。实现从外部承载结构到内部动力系统的跨尺度、多维度状态镜像。
应用情况
依据传感器实测的振动、温度、应变等数据，通过数-模联动的方式同步孪生塔筒、叶片、齿轮等全域场信息。在实验验证中，可通过孪生体清晰观察齿轮箱各级齿轮副的啮合、齿面接触状态信息。孪生体在齿轮出现故障前可实现提前预警。
图1 风力发电机健康状态监测系统界面
图2 机舱内部运行监测
转化前景
1.直接技术转化：可形成“电力装备数字孪生监测系统”产品，单套系统成本约为传统方案的30%，全国现有电力设备超过5万台，初期市场可达100-500亿元。
2.模块化技术服务：可拆分为“传感采集”“AI算法库”等独立模块，向电力装备主机厂、第三方检测公司、高校实验室提供技术授权或SaaS服务。
3.跨行业应用：本技术底层算法与数字孪生框架可推广至桥梁、高耸烟囱、大型起重机钢结构等领域的健康状态监测，形成跨行业技术解决方案。
4.未来迭代优化：本技术不仅可以实现电力装备整体与部件当前运行状态，还可以记录实时数据用于未来结构优化设计。
