基于数字孪生的锚固掘进机切削臂健康状态监测

监测大型机械的安全运行

在地下深处，强大的掘进机械在岩石中开挖隧道，为人们获取煤炭及其他资源铺路。如果关键部件发生突发断裂，施工将被迫停止，维修成本高昂且可能威胁工人安全。本研究展示了如何通过隧道掘进机切削臂的虚拟副本——“数字孪生”——进行实时监测，预测关键部位受力与磨损情况，从而帮助提高作业的安全性与效率。

为什么隧道掘进机需要更智能的维护

现代煤矿依赖于能够同时切削巷帮并安装锚杆以保持岩体稳定的一体化设备。这些机器在狭窄、恶劣的隧道环境中工作，面对复杂的地层变化和巨大载荷。其切削臂在抬升、前切、下拉和沿地面切削的过程中承受反复的弯曲和扭转。传统上，工程师通过精细的计算机仿真来了解这些力学行为，但此类计算往往需要数小时完成，远不能在设备运行时为决策提供及时支持，操作人员只能依赖经验法则和延迟的检修。

为切削臂构建虚拟孪生体

研究团队旨在为切削臂创建一个与真实设备行为一致、但响应速度可在数秒内完成的虚拟对应体。他们首先对真实掘进机进行简化，并制造了一台八分之一比例的试验模型。基于该缩小模型，研究者对切削臂在主要作业步骤——抬升、切入煤壁、下拉和沿地面下切——下进行了详细的数值仿真。这些仿真揭示了力如何从旋转滚筒传递到臂部并传入机体，以及臂体金属在哪些位置承受最高应力。

训练一个快速的代用模型以模拟慢速仿真

由于在每一工作瞬时都运行完整仿真过于缓慢，团队训练了一个“代用”模型——一种能够几乎瞬时预测应力分布的数学替代体。他们在不同操作工况下（如不同切削力、臂角和缸位）精心采样，并用得到的仿真数据教会代用模型应力如何在臂体上变化。先进的采样与学习技术使模型能集中学习最关键的高应力区域，同时将训练样本数量保持在可控范围内。测试表明，代用模型的预测与原始仿真高度一致，在广泛工况下最大应力的差异仅为小幅度。

从应力图到剩余寿命估计

一旦快速代用模型能提供实时应力图，团队便将其与疲劳分析方法相结合，后者用于估计反复载荷如何逐步损伤金属。通过跟踪每个切削周期中的应力历程并应用常用的损伤规则，数字孪生可以估算切削臂的可用剩余寿命。为实现这一系统，研究者在Unity 3D软件环境中构建了一个监测平台。在该平台上，机臂的三维模型以类似天气图的色彩显示，直观标示出应力最高的区域以及在抬升、切削和下切动作中预测的剩余寿命如何变化。

将孪生体与现实世界对照测试

随后，团队在一套模拟切削机构的台架试验装置上验证了他们的想法。他们在臂体关键位置粘贴应变计——能够测量金属拉伸的微型传感器——并进行了多组抬升与加载试验。将这些测量值与代用模型的预测相比对后，整体趋势吻合良好，应力值的差异通常处于可接受范围内。对于一些突发的不规则事件，模型较难捕捉，这表明更多的训练数据和对罕见工况的更好处理可进一步提升精度。

这对更安全的掘进意味着什么

通过将详细物理仿真、快速代用模型和交互式三维显示相结合，本文表明数字孪生能够对隧道掘进机的切削臂进行实时监测。与其等待数小时的重型仿真或依赖偶发检查，矿山操作人员现在可以查看臂部的工作强度、接近极限的程度以及何时应安排维护。该方法在大幅缩短计算时间的同时将误差控制在实用范围内，为更智能、更安全、更可靠的地下开挖提供了一条可行路径。

引用: Xie, C., Chen, X., Liu, Z. et al. Health status monitoring of cutting arm of anchor excavator based on digital twin. Sci Rep 16, 8139 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38290-4

关键词: 数字孪生, 掘进机, 结构健康监测, 代用模型, 疲劳寿命