CN119148680A - 一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法及系统，包括以下步骤：S1：收集目标数据，所述目标数据至少包括电池、电机和导航系统的参数；S2：根据所述目标数据构建AGV的数字孪生模型，模拟AGV运行时的故障情况并记录所述故障情况下的数据，生成模拟数据集；S3：根据模拟数据集构建神经网络模型，以预测AGV的状态变化；S4：构建AGV监控平台，并集成所述神经网络模型，对AGV进行故障预测，并输出预测结果；S5：设置预警机制，分析所述预测结果，当预测到潜在故障时，触发预警；通过结合数字孪生模型和神经网络模型，能够有效提高故障预测的准确性。

Description

一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法及系统

技术领域

本发明属于大语言模型技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法及系统。

背景技术

在现代物流系统中，自动导引车(AGV)作为重要的物流设备之一，广泛应用于仓储、制造等场景，AGV的运行状态直接影响到整个物流系统的效率和可靠性。然而，AGV在长时间运行过程中，容易出现各种故障，如电池电量不足、电机过热、导航系统异常等，这些故障如果不能及时发现和处理，将导致设备停机、物流系统中断，甚至引发安全事故。

现有技术中，AGV故障预测和维护主要依赖于定期检查和被动维修，定期检查和被动维修难以准确预测设备的故障时间和类型，容易导致未能及时发现故障，影响设备的正常运行，此外，AGV故障预测方法多依赖于单一的数据来源，无法全面准确地反映设备的运行状态，难以实现高效的故障预测与维护。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法及系统，通过数字孪生模型构建全面的数据集，并利用神经网络模型进行故障预测，提高预测结果的准确性和可靠性。

为了实现上述目的，本申请其中一方面提供了一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，包括以下步骤：S1：收集目标数据，所述目标数据至少包括电池、电机和导航系统的参数；S2：构建数字孪生模型，模拟故障情况并记录所述故障情况下的数据，生成模拟数据集；S3：构建神经网络模型，以预测AGV的状态变化；S4：构建监控平台，并集成所述神经网络模型，进行故障预测；S5：设置预警机制，当预测到潜在故障时，触发预警。

优选地，电池、电机和导航系统的参数分别包括：电池电压、电流和温度；电机转速、扭矩和振动；以及导航系统位置、速度和方向。

优选地，构建数字孪生模型包括以下步骤：S201：几何建模，使用建模软件创建AGV的三维模型，并导入仿真软件；S202：物理建模，在仿真软件中定义AGV的物理特性；S203：传感器建模，在仿真软件中添加与AGV相对应的传感器模型；S204：控制系统建模，模拟AGV的控制系统，包括导航算法、路径规划算法和避障算法。

优选地，S2还包括：在仿真软件中设定若干故障场景，记录AGV正常运行的数据，所述模拟数据集还包括AGV正常运行的数据。

优选地，构建神经网络模型包括以下步骤：S301：获取AGV的模拟数据集；S302：使用模拟数据集中的一部分模拟数据训练神经网络模型；S303：使用模拟数据集中的另一部分模拟数据验证神经网络模型的预测结果；S304：获取数字孪生模型的仿真结果，并将所述仿真结果与神经网络模型的预测结果对比，以评估神经网络模型的准确性。

优选地，设置预警机制包括：设置预警阈值，当预测结果超出预警阈值时，触发预警。

优选地，所述目标数据还包括历史运行记录和维护记录，其中，所述历史运行记录包括AGV运行路径、运行时间和负载信息，所述维护记录包括维护历史、故障日志和维修记录。

优选地，S301还包括获取AGV的目标数据；

使用模拟数据集中的一部分模拟数据训练神经网络模型包括：S3021：将所述目标数据处理后形成真实数据集；S3022：将所述真实数据集中的一部分真实数据与模拟数据集中的一部分模拟数据在数据层面进行对齐和整合，形成训练集；S3023：将所述训练集中的数据输入神经网络模型进行训练；

使用模拟数据集中的另一部分模拟数据验证神经网络模型的预测结果包括：S3031：将所述真实数据集中的另一部分真实数据与模拟数据集中的另一部分模拟数据在数据层面进行对齐和整合，形成验证集：S3032：将所述验证集中的数据输入神经网络模型进行验证。

本申请另一方面提供一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测系统，使用上述任一项所述的故障预测方法，包括：数据采集层，包括传感器和数据采集单元，被配置为收集AGV数据；数据处理层，包括数据处理单元和数据存储单元，被配置为对数据进行处理、分析和存储；模型预测层，包括数字孪生模型和神经网络模型，被配置为对AGV进行故障预测；用户界面层，包括监控平台和预警单元，被配置为向用户输出预测结果和预警信息。

优选地，所述传感器至少包括电池监控传感器、电机传感器和导航系统传感器。

本申请提供的技术方案可以达到以下有益效果：

1.本申请通过结合数字孪生模型和神经网络模型，能够准确模拟和预测AGV设备的运行状态，其中，数字孪生模型提供了详细的仿真数据，神经网络模型通过学习这些数据进行未来状态预测，从而实现对潜在故障的提前预警。这种方法能够有效提高故障预测的准确性，并提前识别设备潜在问题，减少设备停机时间和维护成本。

2.方案中集成的实时数据与预测结果的对比机制，使得设备状态监控更加全面和动态，实时数据提供了当前设备的实际状态反馈，而预测结果提供了未来状态的预警，结合这两者，增强系统的适应能力和响应速度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法流程图；

图2是本申请实施例提供的数字孪生模型构建方法流程图；

图3是本申请实施例提供的神经网络模型构建方法流程图；

图4是本申请实施例提供的神经网络模型的训练方法流程图；

图5是本申请实施例提供的神经网络模型的验证方法流程图；

图6是本申请实施例提供的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测系统的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的数据采集层的结构示意图；

图8是本申请实施例提供的数据处理层的结构示意图；

图9是本申请实施例提供的模型预测层的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的用户界面层的结构示意图；

其中：10-数据采集层、101-数据采集单元、102-电池监控传感器、103-电机传感器、104-导航系统传感器、20-数据处理层、201-数据处理单元、202-数据存储单元、30-模型预测层、301-数字孪生模型、302-神经网络模型、40-用户界面层、401-监控平台、402-预警单元。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

本申请一方面提供一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，如图1所示，包括以下步骤S1-S5：

S1：收集目标数据，所述目标数据至少包括电池、电机和导航系统的参数。

可以想到是，电池参数包括电池电压、电流和温度；电机参数包括电机转速、扭矩和振动；导航系统参数包括导航系统位置、速度和方向。

具体地，所述目标数据涉及从AGV中提取关键的运行参数和状态信息，所述目标数据的来源涉及三大类型的传感器，包括电池监控传感器、电机传感器和导航系统传感器。

电池监控传感器直接至AGV的电池单元，用于测量AGV电池单元的电压、电流和温度。进一步地，电池监控传感器包括电池电压传感模块、电池电流传感模块、电池温度传感模块和充电状态传感模块，所述电池电压传感模块监测AGV电池单元的电压，以判断AGV电池单元是否处于正常工作范围；电池电流传感模块监测AGV电池单元的充放电电流，以评估AGV电池单元的负荷情况；电池温度传感模块记录AGV电池单元的工作温度，以确保其在安全范围内；充电状态传感模块跟踪AGV电池单元的充电和放电状态，提供AGV电池单元健康状况的全面数据。

电机传感器安装在AGV电机的壳体或电机轴上。进一步地，电机传感器包括电机振动传感器、电机温度传感器、电机转速传感器和电机电流传感器，电机振动传感器监测电机的振动情况，以检测是否存在异常振动或故障；电机温度传感器记录电机的工作温度，以防止过热造成的损坏；电机转速传感器测量电机的转速，以确保其在正常工作范围内；电机电流传感器监测电机的电流消耗，以评估其工作负荷。

导航系统传感器安装在AGV的导航系统部分，例如AGV车体上方或靠近车轮的位置。进一步地，导航系统传感器的类型包括GPS传感器、激光测距仪、惯性测量单元(IMU)和陀螺仪，本申请可选用上述中的一种或多种类型，GPS传感器记录AGV的位置数据，以跟踪其移动轨迹；激光测距仪测量AGV与周围障碍物的距离，以防止碰撞和确保安全导航；惯性测量单元获取AGV的加速度、角速度等动态数据，以评估其运动状态；陀螺仪提供AGV的角度信息，以确保其导航精度。

使用上述的电池监控传感器、电机传感器和导航系统传感器时，设定传感器的采样频率，设定为每秒或更高频率进行采样，并使用无线通信技术进行数据传输，例如Wi-Fi、蓝牙或4G/5G网络。

可以想到的是，建立数据库，将采集到的实时数据进行存储，确保数据的完整性和可追溯性，并定期备份数据，防止数据丢失或损坏，并确保系统的可靠性。可选的数据库包括SQL数据库和NoSQL数据库，例如MySQL、PostgreSQL和MongoDB数据库。

进一步地，将不同传感器的数据统一到相同的尺度范围，即数据标准化，确保各数据在同等范围内对模型的影响，主要包括两种方法：最小-最大归一化、Z-Score标准化和单位向量归一化。

在最小-最大归一化方法中，将数据缩放到[0,1]之间，公式如下：

其中，x为原始数据，x_min为数据集中的最小值，x_max为数据集中的最大值，x_norm为标准化后的数据。

在Z-Score标准化方法中，将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，公式如下：

其中，x为原始数据，μ是数据的均值，σ是数据的标准差，x_std是标准化后的数据。

在单位向量归一化方法中，将数据归一化到单位向量长度，公式如下：

其中，||x||是向量x的范数(L2范数)。

可以理解的是，如果数据的范围在一个已知的区间内(如0到100)，则使用最小-最大归一化方法；如果数据的分布接近正态分布，则使用Z-Score标准化能够更好地处理数据的异常值和偏差；对于需要归一化到单位长度的特征向量，则使用单位向量归一化。

在一个示例中，采集到一组传感器数据，电池电压：范围在[10V,15V]，电机温度：范围在[20℃,80℃]，导航系统位置：范围在[0m,100m]，本示例使用最小-最大归一化方法进行处理，对于电池电压数据，计算标准化后的值：对于电机温度数据：对于导航系统位置：

通过实施标准化处理，可以将不同传感器的数据统一到相同的尺度范围，从而提高数据分析和模型训练的效果。

在一些示例中，目标数据不仅包括实时传感器数据，还涵盖了历史运行记录和维护记录，其中，所述历史运行记录包括AGV运行路径、运行时间和负载信息，所述维护记录包括维护历史、故障日志和维修记录。

具体地，运行路径数据用于记录AGV在仓库或制造环境中的具体移动轨迹，包括起点、终点和中间路径点，运行时间数据记录了每次运行的开始时间、结束时间及总运行时间，负载信息则记录了AGV每次运行时承载的货物类型、重量和体积等；维护历史记录了设备的定期维护情况，包括维护时间、维护内容和维护人员，通过这些数据可以跟踪设备的保养情况，故障日志记录了AGV在运行过程中发生的故障事件，包括故障时间、故障类型和故障原因分析，维修记录则记录了每次故障后的维修情况，包括维修时间、维修内容、更换的零部件和维修人员。

S2：根据所述目标数据构建数字孪生模型，模拟AGV运行时的故障情况并记录所述故障情况下的数据，生成模拟数据集。

具体地，构建数字孪生模型能够虚拟化实际设备的行为和特性，并在模拟环境中进行各种故障情况的测试，以生成模拟数据集，这一过程包括建模、仿真和数据生成三个主要部分。

对于实际需要进行故障预测的AGV设备，整合AGV的实际运行数据、技术规格和设计参数，以便创建准确的数字孪生模型。

如图2所示，构建数字孪生模型包括以下步骤S201-S204：

S201：几何建模，使用CAD软件创建AGV的三维模型，并导入Simulink软件。

更进一步地，确定AGV的所有关键部件，例如车体、电池、电机和导航系统等，获取所有组件的几何尺寸和形状信息，这些数据来自AGV的设计图纸，使用CAD软件创建AGV及其组件的三维模型，其中，对每个组件进行详细建模，确保包括所有重要的几何特征，如连接点、安装位置和结构细节，将各个组件的几何模型整合成一个完整的AGV模型。可选的建模软件还包括SolidWorks，三维模型AGV的车体、车轮和电机等部件，可选的仿真软件还包括Ansys。

S202：物理建模，在Simulink中定义AGV的物理特性。

更进一步地，物理特性包括材料属性和物理参数，其中，定义每个组件的材料属性，例如密度、弹性模量和热导率，这些属性会影响模型的力学行为和热特性，设置物理参数，例如，电池容量、电机功率和传动效率，确保模型能够准确模拟AGV的实际性能。

S203：传感器建模，在仿真软件中添加与AGV相对应的传感器模型。

更进一步地，确定传感器在AGV上的安装位置，并在模型中配置各传感器的位置和数据接口，定义传感器的特性参数，例如测量范围、分辨率和采样频率，在数字孪生模型中模拟传感器的输出数据，包括数据的噪声和误差特性，以使仿真结果更具真实感。

S204：控制系统建模，模拟AGV的控制系统，包括导航算法、路径规划算法和避障算法。

更进一步地，定义AGV的控制策略，例如PID控制、模糊控制或自适应控制，建立控制算法的数学模型，即PID控制、模糊控制或自适应控制，在数字孪生模型中模拟控制系统的接口，包括输入信号、控制指令和响应。导航算法、路径规划算法和避障算法采用AGV现有的算法。

使用数字孪生模型进行故障模拟包括以下步骤：

S211：先定义需要模拟的故障类型，故障类型包括电池过热、电机故障和导航系统失效，并设定故障发生的条件和情况，例如电池温度超标、电机负荷过大等。

S212：在数字孪生模型中注入故障条件，模拟不同故障场景，可以通过修改输入参数、调整系统行为等方式实现，并设定模型过程中的时间步长、仿真持续时间和数据采集频率。

S213：启动数字孪生模型进行故障场景模拟，实时采集模拟数据，模拟数据包括电池、电机、导航系统等各个组件的状态信息和故障特征数据，并记录系统在不同故障条件下的响应和数据。

S214：将记录的数据整理成结构化格式，例如CSV、数据库或数据表。

更进一步地，为每个数据样本添加标签，标签用于标识数据的故障类型和状态，标签可以包括故障类别、严重程度、发生条件等信息，此外，还可对模拟数据进行分类，确保每类故障都有足够的样本量用于后续的模型训练和验证，将整理好的模拟数据存储在数据库中。

可以想到的是，在故障场景模拟中，AGV包括正常运行状态和故障状态，同时记录AGV的正常运行数据和故障数据，将正常运行数据与故障数据整合为模拟数据集。

S3：根据所述模拟数据集构建神经网络模型，以预测AGV的状态变化。

具体地，神经网络模型能够从数据中学习复杂的模式，并用于预测AGV的状态和故障情况。

如图3所示，建神经网络模型包括以下步骤S301-S304：

S301：获取AGV的模拟数据集。

更进一步地，还包括获取AGV的目标数据，所述目标数据包括电池、电机和导航系统的参数，以及收集AGV的实际故障记录。将目标数据进行清洗后得到真实数据集。

从数字孪生模型生成的数据中获取模拟数据集，模拟数据集包括AGV正常运行数据和各种故障情况下的数据。

将真实数据集划分为训练集和验证集，将模拟数据集也划分为训练集和验证集，其中，真实数据集的训练集和模拟数据集的训练集合成最终的训练集，真实数据集的验证集和模拟数据集的验证集合成最终的验证集。

S302：使用模拟数据集中的一部分模拟数据训练神经网络模型。

更进一步地，神经网络模型包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络，其中，前馈神经网络用于基本的预测任务，适用于简单的关系建模；卷积神经网络用于处理带有空间结构的数据，如图像数据，可以用于提取数据中的局部特征；循环神经网络用于处理时间序列数据，能够捕捉数据中的时间依赖性；长短期记忆网络用于处理长期依赖问题，适用于时间序列预测。

本示例选择长短期记忆网络(LSTM)，可以使用单层或多层网络结构，设计长短期记忆网络的层数，包括输入层、一个或多个LSTM层和输出层，具体地，设计输入层以接受时间序列数据，输入形状为(时间步长，特征数)，例如，若时间步长为10，特征数为5，则输入层形状为(10,5)。单层LSTM层用于简单的时间序列预测任务，多层LSTM层使用多个LSTM层堆叠，以捕捉更复杂的时间依赖性，每层LSTM的输出作为下一层的输入，在LSTM层中，选择LSTM层的单元数量，例如50或100个单元，LSTM层内部的激活函数通常包括Sigmoid函数和Tanh函数，Sigmoid函数用于门控机制，控制信息的流入和流出，其计算公式如下：

其中，x是输入值，e是自然常数，约等于2.71828。

Tanh函数用于生成单元状态的候选值，其计算公式如下：

设计输出层以提供预测结果，使用线性激活函数或softmax激活函数，在softmax激活函数中，将输出值转换为概率分布，其计算公式如下：

其中，x_i是输出向量的第i个元素。

在模型训练中，定义损失函数，使用均方误差(MSE)作为损失函数，其计算公式如下：

其中，y_i是真实值，是预测值，N是样本数量。

如图4所示，训练方法如下：S3021：将所述目标数据处理后形成真实数据集；S3022：将所述真实数据集中的一部分真实数据与模拟数据集中的一部分模拟数据在数据层面进行对齐和整合，形成训练集；S3023：将所述训练集中的数据输入神经网络模型进行训练。

进一步地，使用Adam优化器来最小化损失函数，Adam结合了动量法(Momentum)和RMSprop，并自适应调整每个参数的学习率，在超参数调整中，学习率设置为0.001，但可以根据模型性能进行调整，批次大小可以选择32、64、128等，依据训练数据的规模和计算资源，设置训练轮次，例如50到100轮，具体数量根据训练过程中的模型收敛情况决定。

使用规划好的训练集进行模型训练，并应用Adam优化算法更新模型参数。

S303：使用模拟数据集中的另一部分模拟数据验证神经网络模型的预测结果。

进一步地，使用规划好的验证集评估模型性能，根据验证结果调整超参数以优化模型。

如图5所示，验证方法如下：S3031：将所述真实数据集中的另一部分真实数据与模拟数据集中的另一部分模拟数据在数据层面进行对齐和整合，形成验证集：S3032：将所述验证集中的数据输入神经网络模型进行验证。

S304：获取数字孪生模型的仿真结果，并将所述仿真结果与神经网络模型的预测结果对比，以评估神经网络模型的准确性。

进一步地，仿真结果即模拟数据，具体包括AGV在各种状态下的设备参数，例如电池电量变化、电机温度变化、导航系统状态等，仿真结果通常以时间序列数据的形式输出，包含时间戳和相应的设备状态参数。

计算仿真结果与预测结果之间的误差，以评估神经网络模型的准确性，误差计算公式可以选择均方误差MSE或平均绝对误差MAE，根据误差分析结果，评估模型的准确性和可靠性。

S4：构建AGV监控平台，并集成所述神经网络模型，对AGV进行故障预测。

进一步地，设计监控平台的整体架构，包括前端、后端和中间层，前端提供直观的界面，供操作人员监控和管理AGV设备，后端包括数据存储、处理和分析模块，负责接收、存储和处理传感器数据，中间层实现数据传输和处理，连接前端和后端。

监控平台能够时采集AGV设备上各个传感器的数据，数据类型包括电池监控数据、电机运行数据、导航系统数据等，并存储传感器数据和预测结果。

集成神经网络模型包括模型部署和模型集成，将训练好的神经网络模型部署为服务，提供预测接口，部署方式例如Docker容器化部署，使用Kubernetes进行容器编排，预测接口设计为RESTful API或gRPC接口，供监控平台调用进行预测；监控平台调动神经网络模型的预测接口，传递实时采集的传感器数据，并获取预测结果。

监控平台上实时显示AGV设备的运行状态和传感器数据，使用图表、仪表盘等形式展示传感器数据和预测结果。

实时监控传感器数据，当检测到异常情况时，触发预警机制，实时输入采集的传感器数据，调用神经网络模型进行预测，当预测结果表明设备存在故障风险时，发送报警通知，并根据故障预测结果提供相应的维护建议，帮助操作人员及时采取措施。

S5：设置预警机制，分析所述预测结果，当预测到潜在故障时，触发预警。

具体地，本示例采用多级预警策略，设置不同级别的预警，根据故障的严重程度进行分级，例如设置低级预警、中级预警和高级预警三种预警级别，分别对应AGV设备轻微故障、中度故障和严重故障，相应地，每个预警级别的触发条件基于预测结果的具体阈值。

预警阈值的设置根据历史数据和专家经验，定义各类故障的预警阈值，其中，阈值类型包括电池电量过低、电机温度过高、导航系统异常等，可以想到的是，根据实际运行情况和故障预测效果，动态调整预警阈值。

设定预警规则，定义不同故障类型的预警触发条件，例如，电池电量低于某一百分比、温度超过某一温度值、导航系统故障率超过某一比例等。

一种预警方法为，实时采集传感器数据和神经网络模型的预测结果，对比传感器数据和预测结果与预警阈值，判断是否触发预警，根据不同的预警级别，触发相应的预警。其中，实时传感器数据的比较用于检测当前是否存在异常情况，预测结果与预警阈值的比较用于提前预知潜在故障。

进一步地，设计多种预警通知方式，确保预警信息及时传递给相关人员。通知渠道包括短信、邮件、系统通知和手机推送等，通知内容包括故障类型、预警级别、设备信息和建议措施等。

针对预警通知，本示例提供两种预警处理方式，包括自动响应和手动处理，自动响应为根据预警级别和故障类型，自动触发预设的响应措施，响应措施包括降低设备负载、调整运行参数和切换备用系统等，手动处理为将预警信息通知给操作人员，进行手动处理和决策，系统提供操作指南和维护建议，帮助操作人员快速响应。

后续记录所有预警事件和处理情况，生成预警日志，其中，日志内容包括预警时间、故障类型、预警级别和处理措施等。

如图6所示，本示例提供一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测系统，使用上述的故障预测方法，包括数据采集层、数据处理层、模型预测层和用户界面层，其中，数据采集层包括传感器和数据采集单元，被配置为收集AGV数据；数据处理层被配置为对数据进行处理和分析；模型预测层包括数字孪生模型和神经网络模型，被配置为对AGV进行故障预测；用户界面层包括监控平台和预警单元，被配置为向用户输出预测结果和预警信息。

具体地，如图7所示，数据采集层的配置包括传感器安装和数据采集两部分，在AGV设备上安装各类传感器，包括电池监控传感器、电机温度传感器、导航系统传感器等。可以想到的是，在AGV运行环境中安装温度、湿度、振动等环境传感器，用于监控环境条件对设备运行的影响。数据采集单元实现实时数据采集、历史数据采集和环境数据采集。

如图8所示，数据处理层的配置包括数据处理单元和数据存储单元，数据处理单元实现数据预处理和多源数据融合，数据预处理包括数据清洗、数据归一化和数据存储，多源数据融合包括数据集成和数据融合，数据集成将实时数据、历史数据和环境数据进行集成，形成全面的设备状态数据集，再通过多源数据融合技术，将不同来源的数据进行综合处理。

如图9所示，模型预测层的配置包括数字孪生模型和神经网络模型，数字孪生模型模拟AGV设备的工作状态，并为神经网络模型提供训练集和验证集，选择长短期记忆网络模型作为神经网络模型，长短期记忆网络模型预测AGV设备的未来状态，判断潜在故障风险。

如图10所示，用户界面层的配置包括监控平台、预警单元和用户交互，监控平台提供AGV设备的实时状态监控，包括电池电量、电机温度、导航系统状态等，并显示神经网络模型预测结果，当预测到潜在故障时，触发预警通知；预警单元通过短信、邮件、系统通知等方式，及时将预警信息通知相关人员，并记录所有预警事件和处理情况，生成预警日志，便于后续分析和改进。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：收集目标数据，所述目标数据至少包括电池、电机和导航系统的参数；

S2：根据所述目标数据构建AGV的数字孪生模型，模拟AGV运行时的故障情况并记录所述故障情况下的数据，生成模拟数据集；

S3：根据所述模拟数据集构建神经网络模型，以预测AGV的状态变化；

S4：构建AGV监控平台，并集成所述神经网络模型，对AGV进行故障预测，并输出预测结果；

S5：设置预警机制，分析所述预测结果，当预测到潜在故障时，触发预警。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，电池、电机和导航系统的参数分别包括：

电池电压、电流和温度；

电机转速、扭矩和振动；以及

导航系统位置、速度和方向。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，构建数字孪生模型包括以下步骤：

S201：几何建模，使用建模软件创建AGV的三维模型，并导入仿真软件；

S202：物理建模，在仿真软件中定义AGV的物理特性；

S203：传感器建模，在仿真软件中添加与AGV相对应的传感器模型；

S204：控制系统建模，模拟AGV的控制系统，包括导航算法、路径规划算法和避障算法。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，S2还包括：

在仿真软件中设定若干故障场景，记录AGV正常运行的数据，所述模拟数据集还包括AGV正常运行的数据。

5.根据权利要求4所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，构建神经网络模型包括以下步骤：

S301：获取AGV的模拟数据集；

S302：使用模拟数据集中的一部分模拟数据训练神经网络模型；

S303：使用模拟数据集中的另一部分模拟数据验证神经网络模型的预测结果；

S304：获取数字孪生模型的仿真结果，并将所述仿真结果与神经网络模型的预测结果对比，以评估神经网络模型的准确性。

6.根据权利要求1所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，设置预警机制包括：

设置预警阈值，当预测结果超出预警阈值时，触发预警。

7.根据权利要求5所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，所述目标数据还包括历史运行记录和维护记录，其中，所述历史运行记录包括AGV运行路径、运行时间和负载信息，所述维护记录包括维护历史、故障日志和维修记录。

8.根据权利要求7所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测方法，其特征在于，S301还包括获取AGV的目标数据；

使用模拟数据集中的一部分模拟数据训练神经网络模型包括：

S3021：将所述目标数据处理后形成真实数据集；

S3022：将所述真实数据集中的一部分真实数据与模拟数据集中的一部分模拟数据在数据层面进行对齐和整合，形成训练集；

S3023：将所述训练集中的数据输入神经网络模型进行训练；

使用模拟数据集中的另一部分模拟数据验证神经网络模型的预测结果包括：

S3031：将所述真实数据集中的另一部分真实数据与模拟数据集中的另一部分模拟数据在数据层面进行对齐和整合，形成验证集：

S3032：将所述验证集中的数据输入神经网络模型进行验证。

9.一种基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测系统，使用权利要求1-8任一项所述的生成方法，其特征在于，包括：

数据采集层，包括传感器和数据采集单元，被配置为收集AGV数据；

数据处理层，包括数据处理单元和数据存储单元，被配置为对数据进行处理、分析和存储；

模型预测层，包括数字孪生模型和神经网络模型，被配置为对AGV进行故障预测；

用户界面层，包括监控平台和预警单元，被配置为向用户输出预测结果和预警信息。

10.根据权利要求9所述的基于数字孪生神经网络的物流设备故障预测系统，其特征在于，所述传感器至少包括电池监控传感器、电机传感器和导航系统传感器。