數字孿生技術如何助力動力總成早期損傷的預測性預警？

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上海盈蓓德智能科技有限公司2025-08-19

數字孿生技術可將動力總成早期損傷監測從 “事后檢測” 升級為 “事前預測”，**流程分為三步： 1、模型構建：基于動力總成物理結構（如電機轉子、齒輪傳動系），搭建多物理場數字孿生模型（集成 Maxwell 電磁仿真、Actran 聲學仿真），并嵌入量產下線時的 NVH 基準數據（如正常工況下的階次譜、振動幅值）； 2、實時映射：通過 5G 網絡將動力總成運行中的實時 NVH 數據（如軸承溫度、齒輪嚙合振動）傳輸至數字孿生系統，與虛擬模型的 “健康狀態特征庫” 對比，動態修正模型參數 —— 參考此前 “虛實結合減少 30% 樣機需求” 的技術路徑； 3、損傷預測：當模型識別到特征參數偏移（如軸承 1.5 階振動幅值趨近 3σ 閾值），可模擬不同損傷發展速率下的性能衰減曲線，提前 72 小時推送維護預警（如建議更換軸承），避免損傷擴大為不可逆故障，這與此前 “預測性維護融入測試閉環” 的技術邏輯一致。