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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115906006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211668937.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法是由丁国富;谢家翔;郑庆;张海柱;王淑营;张楷设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法。该方法包括：首先建立复杂装备全生命周期业务活动的四维空间表达，将复杂装备全生命周期的业务活动抽象到时间维、数据维、模型维和结构维四个维度中；其次基于数据维与时间维的融合构建全生命周期数据体系；再基于模型维与时间维融合构建全生命周期各类模型；然后开展面向孪生应用的知识挖掘、融合，通过知识推理形成知识服务；最后则基于结构维、数据维与模型维实现多维融合的数字孪生应用。本发明解决了复杂装备全生命周期过程中数据和模型如何实现多维信息物理融合并开展孪生应用的问题。

本发明授权一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂装备全生命周期信息物理融合方法，其特征在于：包括： 步骤S1：复杂装备四维度及多层级结构划分； 步骤S2：基于数据维与时间维融合的全生命周期数据体系构建； 步骤S3：基于模型维与时间维融合的全生命周期各类型模型构建； 步骤S4：面向孪生应用的知识挖掘、融合与服务； 步骤S5：基于结构维与数据维、模型维多维融合的数字孪生应用； 其中，步骤S1包括：步骤S11：复杂装备四维度定义；步骤S12：多层级结构划分；步骤S13：建立复杂装备结构编码体系； 其中，步骤S11中：将复杂装备四维度定义为：时间维Dim1T，数据维Dim2D，模型维Dim3M，分解结构维Dim4Layer，具体包括以下步骤S111-S114； 步骤S111定义时间维为Dim1T，用Dim1Ti表示复杂装备在整个生命周期的不同时间阶段，包括设计阶段Dim1T1、制造阶段Dim1T2和运维阶段Dim1T3； 步骤S112定义数据维为Dim2D；采用Dim2Di表示复杂装备的设计阶段、制造阶段和运维阶段生成的各种类型的数据；将三个阶段的数据通过数据集{Dim2DiSetData}来表示，i=1,2,3，其中{Dim2D1SetData}代表设计阶段数据集，{Dim2D2SetData}代表制造阶段数据集，{Dim2D3SetData}代表运维阶段数据集； 步骤S113定义模型维为Dim3M；采用Dim3Mi表示复杂装备在设计阶段、制造阶段和运维阶段所构建的各种模型；将复杂装备全生命周期中的模型以模型集{Dim3MiSetModel}来表示，i=1,2,3，其中{Dim3M1SetModel}代表设计阶段模型集，{Dim3M2SetModel}代表制造阶段模型集，{Dim3M3SetModel}代表运维阶段模型集； 步骤S114定义分解结构维为Dim3Layer，用Dim3Layeri表示复杂装备的结构组成；包括整机层Dim3Layer1、系统层Dim3Layer2、子系统层Dim3Layer3、组件层Dim3Layer4、零部件层Dim3Layer5； 其中，步骤S13建立了复杂装备结构编码体系；包括复杂装备编码、复杂装备结构对象编码、复杂装备生命周期编码、复杂装备属性参数编码和复杂装备生命周期模型编码；步骤S13包括步骤S131-S135； 步骤S131对复杂装备实例编码组成规则进行规定；将复杂装备实例编码定义为由5组整形数字和字符串构成的编码，组成结构为：装备代号-大类-小类-装备类别-装备顺序号； 步骤S132对复杂装备结构对象编码组成规则进行规定；将复杂装备结构对象编码定义为由7组整形数字和字符串构成的编码，组成结构为：结构代号-整机-系统-子系统-部件-子部件-零件； 步骤S133对复杂装备生命周期编码进行规定；将复杂装备生命周期阶段编码定义为由4组整形数字和字符串构成的编码，组成结构为：复杂装备生命周期阶段代号-周期阶段-子阶段-子过程； 步骤S134将复杂装备属性参数编码进行规定；将复杂装备属性参数编码定义为由7组整形数字和字符串构成的编码，组成结构为：代号-门类-大类-中类-一级分类-二级分类-属性参数； 步骤S135对复杂装备生命周期模型编码进行规定；将复杂装备生命周期模型编码定义为由4组整形数字和字符串构成的编码，组成结构为：复杂装备生命周期模型代号-模型分类-一级子模型-二级子模型； 其中，步骤S2包括：步骤S21：全生命周期信息物理数据采集；步骤S22：源数据处理，建立元数据集；步骤S23：数据维与结构维纵向融合；步骤S24：数据维与时间维横向融合； 其中，步骤S22包括步骤S221-S223； 步骤S221中形成元数据集，元数据集是由不同的数据集或者子集聚类形成的具有一定目的或相似性的数据集合； 步骤S222对数据形式进行了分析，将源数据通过单边算法处理集处理，从物理和信息空间中创建标准化的静态和动态元数据集； 步骤S223对元数据集进行融合，使用融合算法集将数据进行收集、异常处理、转换等，创建一套完整的复杂装备元数据集； 步骤S23将复杂装备设计、制造、运维每个周期段形成的元数据集向装备结构的分层结构点进行数据关联，采用的数据关联算法是融合算法集中的关联算法，以元结构树为纵向轴，形成各周期阶段内部以元结构树为核心的数据集纵向组织形式；在设计阶段依靠产品样机和元结构树组织进行数据纵向融合，在制造阶段基于产品工艺规划和生产组织进行数据纵向融合，而在运维阶段则基于产品状态监控、维修计划、维修过程的组织进行数据纵向融合； 步骤S24以数字样机形成后在元结构树上构建的编码体系为基础，通过融合算法集中的映射算法将设计阶段数据集向后面两个周期阶段映射，形成各阶段所需要的以时间维为核心的横向数据体系，实现数据横向融合；数据横向融合在设计阶段到制造阶段，根据元结构树各节点所挂载的产品模型数据传递设计数据；在制造阶段到运维阶段，根据元结构树各节点挂载的制造履历传递制造数据；在设计阶段到运维阶段，根据元结构树各节点挂载的设计制造履历传递设计和制造数据； 其中，步骤S3包括：步骤S31：各阶段模型构成和关联；步骤S32：各阶段模型内部融合，实现动态更新；步骤S33：多类型模型相互融合，形成孪生模型；步骤S34：各阶段孪生相互映射、关联； 其中，步骤S4包括：步骤S41：数据挖掘与知识提取；步骤S42：融合知识服务与上下文的本体建模；步骤S43：本体融合；步骤S44：知识推理及智能服务； 其中，步骤S5包括：步骤S51：元结构树同级节点数据与模型集融合；步骤S52：元结构树父子节点数据与模型融合；步骤S53：数字孪生应用的执行和结果输出； 其中，步骤S51中，首先将元结构树上所有数据和模型在同级节点上进行融合，对同一个节点内的数据通过步骤S2进行数据的融合，对同一节点内的模型通过步骤S3进行模型的融合，并通过S4进行智能计算和数据挖掘，形成同一节点内数据和模型的相互融合； 步骤S52中，将元结构树中每个节点所关联的数据和模型与上级父节点以及下级子节点的数据和模型相结合；数据结合包括对父子节点间的数据通过步骤S2进行数据的融合，而模型结合则对父子节点间的模型通过步骤S3进行模型的融合；然后通过S4进行智能计算和数据挖掘，形成父子节点间数据和模型的相互融合过程； 步骤S53中，将设备数据体系、孪生模型和知识作为输入，对已有的历史数据通过状态判断计算、故障预测计算、关联分析、数据挖掘形成知识图谱表达的知识模型，然后以实时数据作为输入，根据数据特征在知识图谱检索相关知识模型进行计算，进行性能劣化分析、寿命预测孪生应用。

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