本技術(shù)實(shí)施例涉及數(shù)字孿生，尤其涉及一種基于工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)字孿生方法、系統(tǒng)、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。數(shù)字孿生是一種綜合運(yùn)用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)集成的多學(xué)科優(yōu)化動(dòng)態(tài)仿真過(guò)程。它通過(guò)構(gòu)建物理系統(tǒng)的虛擬模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和優(yōu)化。在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)可以用于預(yù)測(cè)維護(hù)、性能優(yōu)化、故障診斷等多個(gè)方面。

2、傳統(tǒng)的工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)通常依賴于靜態(tài)模型和事后分析，這種方法雖然在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的基本監(jiān)控，但在預(yù)測(cè)性和主動(dòng)性方面存在不足。隨著生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量要求的不斷提高，傳統(tǒng)的工業(yè)自動(dòng)化方法越來(lái)越難以滿足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的需要。因此，開(kāi)發(fā)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)物理系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的新技術(shù)變得尤為重要。

3、現(xiàn)有的數(shù)字孿生技術(shù)雖然能夠在一定程度上提高系統(tǒng)的預(yù)測(cè)能力和運(yùn)行效率，但仍然存在一些局限性。例如，這些技術(shù)往往需要大量的歷史數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，對(duì)于新的或非典型的工況可能無(wú)法做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)；此外，模型的更新通常依賴于人工干預(yù)，缺乏自動(dòng)化的機(jī)制來(lái)持續(xù)優(yōu)化和調(diào)整模型，這限制了數(shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供一種基于工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)字孿生方法、系統(tǒng)、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中缺乏自動(dòng)化的機(jī)制來(lái)持續(xù)優(yōu)化數(shù)字孿生體和調(diào)整物理模型的問(wèn)題。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種基于工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)字孿生方法，包括：

3、獲取來(lái)自物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)；

4、基于所述實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)和預(yù)設(shè)的物理模型，在虛擬環(huán)境中構(gòu)建所述物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生體；

5、使用所述數(shù)字孿生體模擬所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并預(yù)測(cè)所述物理系統(tǒng)在不同工況下的表現(xiàn)，以生成模擬結(jié)果；

6、將所述模擬結(jié)果與獲取的所述物理系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，以對(duì)所述數(shù)字孿生體進(jìn)行評(píng)估，獲取評(píng)估結(jié)果；

7、根據(jù)所述評(píng)估結(jié)果調(diào)整所述物理模型，以更新所述數(shù)字孿生體；

8、利用更新后的所述數(shù)字孿生體進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和/或優(yōu)化所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)。

9、可選地，所述獲取來(lái)自物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，包括：

10、通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)；

11、對(duì)所述實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以生成實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)；其中，所述預(yù)處理至少包括：數(shù)據(jù)清洗、異常值檢測(cè)和缺失值填補(bǔ)。

12、可選地，所述基于所述實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)和預(yù)設(shè)的物理模型，在虛擬環(huán)境中構(gòu)建所述物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生體，包括：

13、使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)所述物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行分析，以提取關(guān)鍵特征；

14、基于所述關(guān)鍵特征構(gòu)建所述物理系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型；

15、在所述虛擬環(huán)境中模擬所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并通過(guò)所述動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，以完成對(duì)所述物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生體的構(gòu)建。

16、可選地，所述使用所述數(shù)字孿生體模擬所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并預(yù)測(cè)所述物理系統(tǒng)在不同工況下的表現(xiàn)，以生成模擬結(jié)果，包括：

17、使用所述數(shù)字孿生體模擬所述物理系統(tǒng)在正常運(yùn)行條件下的表現(xiàn)；

18、使用所述數(shù)字孿生體模擬所述物理系統(tǒng)在異常運(yùn)行條件下的表現(xiàn)，并預(yù)測(cè)潛在故障的發(fā)生概率；

19、根據(jù)所述物理系統(tǒng)在正常運(yùn)行條件下的表現(xiàn)、所述物理系統(tǒng)在異常運(yùn)行條件下的表現(xiàn)以及所述潛在故障的發(fā)生概率，生成模擬結(jié)果；

20、所述預(yù)測(cè)潛在故障的發(fā)生概率，包括：

21、通過(guò)故障預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)潛在故障的發(fā)生概率，其中，所述故障預(yù)測(cè)模型通過(guò)以下公式計(jì)算潛在故障的發(fā)生概率：

22、

23、其中，p(f)表示為潛在故障的發(fā)生概率，w0、wi、vij分別表示為偏置項(xiàng)、線性權(quán)重和交叉項(xiàng)權(quán)重，xi表示為第i個(gè)運(yùn)行參數(shù)的值，xj表示為第j個(gè)運(yùn)行參數(shù)的值，其中j＞i，n表示為運(yùn)行參數(shù)的數(shù)量。

24、可選地，所述將所述模擬結(jié)果與獲取的所述物理系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，以對(duì)所述數(shù)字孿生體進(jìn)行評(píng)估，獲取評(píng)估結(jié)果，包括：

25、使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算所述模擬結(jié)果與獲取的所述物理系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)之間的差異；

26、通過(guò)誤差分析確定所述數(shù)字孿生體的準(zhǔn)確程度，以獲取評(píng)估結(jié)果；

27、所述通過(guò)誤差分析確定所述數(shù)字孿生體的準(zhǔn)確程度，以獲取評(píng)估結(jié)果，包括：

28、通過(guò)公式：計(jì)算所述數(shù)字孿生體的準(zhǔn)確程度，以獲取評(píng)估結(jié)果；其中，rmse表示為評(píng)估結(jié)果，yi表示為實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，表示為模擬結(jié)果，n表示為數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。

29、可選地，所述根據(jù)所述評(píng)估結(jié)果調(diào)整所述物理模型，以更新所述數(shù)字孿生體，包括：

30、通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化所述物理模型中的模型參數(shù)；

31、其中，所述反向傳播算法通過(guò)以下公式更新所述模型參數(shù)：

32、

33、其中，wj表示為第j個(gè)模型參數(shù)，η表示為學(xué)習(xí)率，表示為損失函數(shù)相對(duì)于模型參數(shù)wj的偏導(dǎo)數(shù)，λ表示為正則化項(xiàng)的權(quán)重，l表示為損失函數(shù)，其中，

34、可選地，所述利用更新后的所述數(shù)字孿生體進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和/或優(yōu)化所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，包括：

35、利用更新后的所述數(shù)字孿生體進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，以根據(jù)潛在故障的發(fā)生概率采取預(yù)防措施；

36、通過(guò)優(yōu)化算法自動(dòng)調(diào)整所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，其中，所述運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化通過(guò)以下公式計(jì)算出所述物理系統(tǒng)的最優(yōu)參數(shù)集合p*：

37、

38、其中，f(p)表示為目標(biāo)函數(shù)，p表示為參數(shù)集合，p*表示為最優(yōu)參數(shù)集合，λ表示為正則化項(xiàng)的權(quán)重。

39、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種基于工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)字孿生系統(tǒng)，包括：

40、獲取模塊，用于獲取來(lái)自物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)；

41、構(gòu)建模塊，用于基于所述實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)和預(yù)設(shè)的物理模型，在虛擬環(huán)境中構(gòu)建所述物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生體；

42、生成模塊，用于使用所述數(shù)字孿生體模擬所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并預(yù)測(cè)所述物理系統(tǒng)在不同工況下的表現(xiàn)，以生成模擬結(jié)果；

43、所述獲取模塊還用于將所述模擬結(jié)果與獲取的所述物理系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，以對(duì)所述數(shù)字孿生體進(jìn)行評(píng)估，獲取評(píng)估結(jié)果；

44、更新模塊，用于根據(jù)所述評(píng)估結(jié)果調(diào)整所述物理模型，以更新所述數(shù)字孿生體；

45、處理模塊，用于利用更新后的所述數(shù)字孿生體進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和/或優(yōu)化所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)。

46、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括處理組件以及存儲(chǔ)組件；所述存儲(chǔ)組件存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令；所述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)如上述第一方面所述的基于工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)字孿生方法。

47、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述第一方面所述的基于工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)字孿生方法。

48、本技術(shù)實(shí)施例中，獲取來(lái)自物理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)；基于所述實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)和預(yù)設(shè)的物理模型，在虛擬環(huán)境中構(gòu)建所述物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生體；使用所述數(shù)字孿生體模擬所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并預(yù)測(cè)所述物理系統(tǒng)在不同工況下的表現(xiàn)，以生成模擬結(jié)果；將所述模擬結(jié)果與獲取的所述物理系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，以對(duì)所述數(shù)字孿生體進(jìn)行評(píng)估，獲取評(píng)估結(jié)果；根據(jù)所述評(píng)估結(jié)果調(diào)整所述物理模型，以更新所述數(shù)字孿生體；利用更新后的所述數(shù)字孿生體進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和/或優(yōu)化所述物理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)。

49、本技術(shù)的技術(shù)方案具有以下顯著的有益效果：

50、提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性：通過(guò)實(shí)時(shí)更新的運(yùn)行參數(shù)和物理模型，數(shù)字孿生體能夠更準(zhǔn)確地模擬物理系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

51、增強(qiáng)系統(tǒng)自適應(yīng)性：自動(dòng)化的模型調(diào)整機(jī)制使得數(shù)字孿生體能夠適應(yīng)不同工況下的變化，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

52、優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)：通過(guò)模擬結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的比對(duì)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化物理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，提高系統(tǒng)的整體性能。

53、降低維護(hù)成本：通過(guò)故障預(yù)測(cè)，可以提前采取措施避免設(shè)備故障的發(fā)生，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，降低維護(hù)成本。

54、提高生產(chǎn)效率：準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和優(yōu)化能力有助于提高生產(chǎn)效率，確保設(shè)備處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。

55、增強(qiáng)決策支持：數(shù)字孿生體提供的預(yù)測(cè)結(jié)果和優(yōu)化建議為決策者提供了有力的支持，有助于做出更加科學(xué)合理的決策。

56、綜上所述，本技術(shù)的方案不僅提高了數(shù)字孿生體的預(yù)測(cè)精度，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的自適應(yīng)性和優(yōu)化能力，從而有效提高了工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)的整體性能和經(jīng)濟(jì)效益。

57、本技術(shù)的這些方面或其他方面在以下實(shí)施例的描述中會(huì)更加簡(jiǎn)明易懂。