CN112905385A - 一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，包括：首先将数字孪生虚拟模型复制一份作为模型备份，原有的虚拟模型与物理实体在运行过程中进行虚实交互反馈，备份的模型则基于物理实体的实时运行数据进行动态演化和更新。然后在数字孪生系统运行过程中，动态的对比原有数字孪生虚拟模型与备份模型的差异，若差异不超过阈值，则继续执行；若差异超过阈值，则用备份模型更新后的新模型代替原虚拟模型，再继续执行；周期性重复上述步骤，直到任务执行结束。本发明能够实现数字孪生虚拟模型在与物理实体进行虚实同步和交互反馈的过程中模型的动态演化更新，既保证了模型的动态更新又维持了数字孪生系统的稳定运行。

Description

一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法

技术领域

本发明属于电子工程和计算机科学领域，具体涉及一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法。

背景技术

数字孪生虚拟模型是在虚拟空间中对物理实体进行仿真和模拟，并在正常任务执行过程中进行虚实信息交互反馈，进而提供监控、预测、优化和控制等功能。由于物理实体在运行过程中是动态变化的，因此要求虚拟模型也要跟随物理实体动态跟新。在数字孪生系统运行过程中，如何在虚拟模型与物理实体进行虚实同步和实时交互反馈的情况下实现虚拟模型的实时动态演化更新是数字孪生系统发挥功能的重要前提，目前模型动态演化问题的探讨主要围绕实时数据如何作用于虚拟模型而展开，发明人尚未检索到数字孪生系统在运行过程中如何实现模型动态演化更新的相关方法，为此，本发明公开了一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，该方法适用于动态运行的数字孪生系统，包括将数字孪生虚拟模型复制一份作为模型备份，原有的虚拟模型与物理实体在运行过程中进行虚实交互反馈，备份的模型则基于物理实体的实时运行数据进行动态演化和更新，更新后的备份模型周期性的替代原有模型，从而能够实现数字孪生虚拟模型在与物理实体进行虚实同步和交互反馈的过程中进行模型的实时动态演化更新，既保证了模型的实时动态更新又维持了数字孪生系统的稳定运行。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：克服现有技术的不足，提供一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，首先将数字孪生虚拟模型复制一份作为模型备份，原有的虚拟模型与物理实体在运行过程中进行虚实交互反馈，备份的模型则基于物理实体的实时运行数据进行动态演化和更新，从而既保证模型的实时动态更新又维持数字孪生系统的稳定运行。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，包括：

步骤(1)、将数字孪生虚拟模型完全一模一样地复制一份作为模型备份，原有的数字孪生虚拟模型记为虚拟模型A，备份的数字孪生虚拟模型记为虚拟模型B，数字孪生虚拟模型是为实现对物理实体的监测、仿真、预测、优化和控制任务而建立的几何模型、机理模型和数据模型的统称。

步骤(2)、虚拟模型A首先基于历史数据和物理实体的实际状态和参数对物理实体进行仿真预测，得到满足任务需求和约束条件的优化运行方案。物理实体根据虚拟模型A的事前仿真决策进行任务的执行。

步骤(3)、在任务执行过程中物理实体与虚拟模型A进行虚实交互反馈。物理实体的实时运行数据和状态参数通过虚实连接系统实时传输到虚拟模型A，虚拟模型A基于构建数字孪生系统时建立的规则和约束，在物理实体的实时运行数据驱动下模拟物理实体的运动，完成对物理实体的虚实同步仿真监测和运行优化，然后虚拟模型A将最新的决策指令通过虚实连接系统实时反馈给物理实体，从而控制和调整物理实体的任务执行。

步骤(4)、在物理实体任务开始执行后，物理实体的实时运行数据和状态参数同时也通过虚实连接系统实时传输给虚拟模型B，虚拟模型B根据物理实体的实时数据对模型进行迭代演化更新。虚拟模型B的迭代演化更新分为几何模型、机理模型、数据模型以及约束和规则的迭代演化更新。针对几何模型，虚拟模型B中的几何模型根据部署在物理实体上的传感器采集到的位置、公差数据以及通过立体扫描得到的尺寸、结构、零部件变化数据动态调整几何模型的形状、尺寸、结构和装配关系，从而保证几何模型随物理实体的动态变化而演化更新。针对机理模型，机理模型是根据一些已知的定理、定律、规律，如物料平衡方程、热力学定律、传热传质原理、能量平衡定理、动量守恒原理建立的数学模型，因此，机理模型的迭代更新是根据实测数据，将实测数据代入模型得到计算结果，然后把计算结果与实测数据进行比较，若计算值与实测值相差不大，则把此时的参数作为模型的参数；若计算值与实测值相差较大，则调整参数代入模型重新计算，再进行比较，直到计算值与实测值的误差满足一定的范围。针对数据模型，虚拟模型B中的数据模型是基于历史数据和物理实时数据以及机理模型运行所产生的仿真数据的融合，通过机器学习算法来训练模型，以更新不同的控制参数。同时，基于物理实时数据的变化，通过大数据的分析和挖掘，数字孪生系统的规则和约束条件也相应的做出动态调整。通过模型备份，数字孪生系统可以基于虚拟模型A与物理实体进行同步运行和交互反馈，而基于虚拟模型B对物理实体的变化进行模型的动态更新，这样既能保证数字孪生系统在运行过程中虚拟模型的稳定，又能够随物理实体的变化进行模型动态更新而不中断数字孪生系统的运行。

步骤(5)、在任务执行过程中，物理实体不断地与虚拟模型A的仿真预测结果进行对比，如果虚实对比结果一致则物理实体和虚拟模型A继续运行，如果虚实对比结果不一致则继续对比虚拟模型A与虚拟模型B，如果虚拟模型A与虚拟模型B的模型之差在阈值范围之内则物理实体可能发生突发故障和扰动需根据情况停机检修后再继续执行步骤(3)-(5)直到任务结束，如果虚拟模型A与虚拟模型B的模型之差超过设定阈值则用虚拟模型B替换虚拟模型A进行模型的动态更新后继续执行步骤(3)-(5)直到任务结束。

步骤(6)、在任务执行结束后，再次用虚拟模型B替换虚拟模型A，是的虚拟模型A和虚拟模型B都是迭代演化后最新的模型，以为后续任务执行做准备。

本发明与现有技术相比的优点在于：基于数字孪生虚拟模型的备份随物理实体的实时变化而动态演化更新，能够实现数字孪生虚拟模型在与物理实体进行虚实同步和交互反馈的同时同步地进行虚拟模型的演化更新而不必中断虚拟模型对物理实体的实时模拟和仿真，从而既保证了模型的动态更新又维持了数字孪生系统的稳定运行。

附图说明

图1为本发明的一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法框架图；

图2为本发明的一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法的流程框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。

本发明涉及一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，适用于所有数字孪生系统的模型运行及动态迭代更新过程。在虚拟模型与物理实体进行虚实同步和实时交互反馈的情况下实现虚拟模型的实时动态演化更新是数字孪生系统发挥功能的重要前提，此处的模型不仅仅表现为虚拟空间里的三维模型，更多的表现为物理实体的机理模型、数据模型以及行为、规则等约束的数学表达。本发明公开的方法首先将数字孪生虚拟模型复制一份作为模型备份，原有的虚拟模型与物理实体在运行过程中进行虚实交互反馈，备份的模型则基于物理实体的实时运行数据进行动态演化和更新，从而既保证模型的实时动态更新又维持数字孪生系统的稳定运行。

本发明的框架图如图1所示、流程框图如图2所示，具体实施方式如下：

步骤(1)、将数字孪生虚拟模型完全一模一样地复制一份作为模型备份，原有的数字孪生虚拟模型记为虚拟模型A，备份的数字孪生虚拟模型记为虚拟模型B，数字孪生虚拟模型是为实现对物理实体的监测、仿真、预测、优化和控制任务而建立的几何模型、机理模型和数据模型的统称。

步骤(2)、虚拟模型A首先基于历史数据和物理实体的实际状态和参数对物理实体进行仿真预测，得到满足任务需求和约束条件的优化运行方案。物理实体根据虚拟模型A的事前仿真决策进行任务的执行。虚拟模型A对物理实体的仿真过程如下：首先基于数据关联分析进行物理实体或系统实时规则的提取。实时规则是指物理实体或系统实时的运行规则，用于对仿真规则的设定进行约束。然后考虑生产过程的实时规则，并以仿真需求为导向，分别对生产过程的事件、条件和行为进行设定(事件表示生产过程中一种行为的瞬时发生，条件表示生产要素状态的一种变化，行为表示对事件的一种响应)，形成仿真规则。然后以应用需求分析为导向，厘清物理实体或图像全要素间的协同融合与约束机理，并基于仿真规则和设定的约束条件(包括资源约束、性能约束和时间约束等)，对数字孪生虚拟模型进行多领域多尺度的耦合分析，形成以具体应用为目标的物理实体或系统的仿真预测。

步骤(3)、在任务执行过程中物理实体与虚拟模型A进行虚实交互反馈。物理实体的实时运行数据和状态参数通过虚实连接系统实时传输到虚拟模型A，虚拟模型A基于构建数字孪生系统时建立的规则和约束，在物理实体的实时运行数据驱动下模拟物理实体的运动，完成对物理实体的虚实同步仿真监测和运行优化。在虚实交互反馈过程中，虚拟模型A可通过数据和模型驱动识别物理实体或系统执行过程中的隐性和显性扰动，并针对扰动特征制定应对策略。扰动识别过程是基于物理执行的动态数据，通过隐马尔可夫模型将进行数据抽取，并基于深度学习算法在处理数据挖掘方面的优势，使用卷积神经网络构建扰动类型特征库中的扰动表征与物理过程扰动信息的关联关系，通过训练实现基对生产线隐性以及显性扰动的识别。然后虚拟模型A将最新的决策指令通过虚实连接系统实时反馈给物理实体，从而控制和调整物理实体的任务执行。

步骤(4)、在物理实体任务开始执行后，物理实体的实时运行数据和状态参数同时也通过虚实连接系统实时传输给虚拟模型B，虚拟模型B根据物理实体的实时数据对模型进行迭代演化更新。模型演化更新的核心是模型的内外界状态变化更新，通过感知数据对状态变化程度进行量化，基于层次分析以及更新规则对模型进行性能状态更新，然后将更新后的要素或系统模型与任务状态组合，获取全局更新模型。虚拟模型B的迭代演化更新分为几何模型、机理模型、数据模型以及约束和规则的迭代演化更新。针对几何模型，虚拟模型B中的几何模型根据部署在物理实体上的传感器采集到的位置、公差数据以及通过立体扫描得到的尺寸、结构、零部件变化数据动态调整几何模型的形状、尺寸、结构和装配关系，从而保证几何模型随物理实体的动态变化而演化更新。针对机理模型，机理模型是根据一些已知的定理、定律、规律，如物料平衡方程、热力学定律、传热传质原理、能量平衡定理、动量守恒原理建立的数学模型，因此，机理模型的迭代更新是根据实测数据，将实测数据代入模型得到计算结果，然后把计算结果与实测数据进行比较，若计算值与实测值相差不大，则把此时的参数作为模型的参数；若计算值与实测值相差较大，则调整参数代入模型重新计算，再进行比较，直到计算值与实测值的误差满足一定的范围。针对数据模型，虚拟模型B中的数据模型是基于历史数据和物理实时数据以及机理模型运行所产生的仿真数据的融合，通过机器学习算法来训练模型，以更新不同的控制参数。同时，基于物理实时数据的变化，通过大数据的分析和挖掘，数字孪生系统的规则和约束条件也相应的做出动态调整。通过模型备份，数字孪生系统可以基于虚拟模型A与物理实体进行同步运行和交互反馈，而基于虚拟模型B对物理实体的变化进行模型的动态更新，这样既能保证数字孪生系统在运行过程中虚拟模型的稳定，又能够随物理实体的变化进行模型动态更新而不中断数字孪生系统的运行。

步骤(5)、在任务执行过程中，物理实体不断地与虚拟模型A的仿真预测结果进行对比，如果虚实对比结果一致则物理实体和虚拟模型A继续运行，如果虚实对比结果不一致则继续对比虚拟模型A与虚拟模型B，如果虚拟模型A与虚拟模型B的模型之差在阈值范围之内则物理实体可能发生突发故障和扰动需根据情况停机检修后再继续执行步骤(3)-(5)直到任务结束，如果虚拟模型A与虚拟模型B的模型之差超过设定阈值则用虚拟模型B替换虚拟模型A进行模型的动态更新后继续执行步骤(3)-(5)直到任务结束。

步骤(6)、在任务执行结束后，再次用虚拟模型B替换虚拟模型A，是的虚拟模型A和虚拟模型B都是迭代演化后最新的模型，以为后续任务执行做准备。

综上所述，本发明公开了一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，该方法首先将数字孪生虚拟模型复制一份作为模型备份，原有的虚拟模型与物理实体在运行过程中进行虚实交互反馈，备份的模型则基于物理实体的实时运行数据进行动态演化和更新，从而既保证模型的实时动态更新又维持数字孪生系统的稳定运行。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，其特征在于，包括：

步骤(1)、将数字孪生虚拟模型完全一模一样地复制一份作为模型备份，原有的数字孪生虚拟模型记为虚拟模型A，备份的数字孪生虚拟模型记为虚拟模型B，数字孪生虚拟模型是为实现对物理实体的监测、仿真、预测、优化和控制任务而建立的几何模型、机理模型和数据模型的统称；

步骤(2)、虚拟模型A首先基于历史数据和物理实体的实际状态和参数对物理实体进行仿真预测，得到满足任务需求和约束条件的优化运行方案，物理实体根据虚拟模型A的事前仿真决策进行任务的执行；

步骤(3)、在任务执行过程中物理实体与虚拟模型A进行虚实交互反馈，物理实体的实时运行数据和状态参数通过虚实连接系统实时传输到虚拟模型A，虚拟模型A基于构建数字孪生系统时建立的规则和约束，在物理实体的实时运行数据驱动下模拟物理实体的运动，完成对物理实体的虚实同步仿真监测和运行优化，然后虚拟模型A将最新的决策指令通过虚实连接系统实时反馈给物理实体，从而控制和调整物理实体的任务执行；

步骤(4)、在物理实体任务开始执行后，物理实体的实时运行数据和状态参数同时也通过虚实连接系统实时传输给虚拟模型B，虚拟模型B根据物理实体的实时数据对模型进行迭代演化更新，通过模型备份，数字孪生系统可以基于虚拟模型A与物理实体进行同步运行和交互反馈，而基于虚拟模型B对物理实体的变化进行模型的动态更新，既能保证数字孪生系统在运行过程中虚拟模型的稳定，又能够随物理实体的变化进行模型动态更新而不中断数字孪生系统的运行；

步骤(5)、在任务执行过程中，物理实体不断地与虚拟模型A的仿真预测结果进行对比，如果虚实对比结果一致则物理实体和虚拟模型A继续运行，如果虚实对比结果不一致则继续对比虚拟模型A与虚拟模型B，如果虚拟模型A与虚拟模型B的模型之差在阈值范围之内则物理实体可能发生突发故障和扰动需根据情况停机检修后再继续执行步骤(3)-(5)直到任务结束，如果虚拟模型A与虚拟模型B的模型之差超过设定阈值则用虚拟模型B替换虚拟模型A进行模型的动态更新后继续执行步骤(3)-(5)直到任务结束；

步骤(6)、在任务执行结束后，再次用虚拟模型B替换虚拟模型A，是的虚拟模型A和虚拟模型B都是迭代演化后最新的模型，以为后续任务执行做准备。

2.如权利要求1所述的一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，其特征在于：

所述步骤(4)虚拟模型B的迭代演化更新分为几何模型、机理模型、数据模型以及约束和规则的迭代演化更新；对于几何模型，虚拟模型B中的几何模型根据部署在物理实体上的传感器采集到的位置、公差数据以及通过立体扫描得到的尺寸、结构、零部件变化数据动态调整几何模型的形状、尺寸、结构和装配关系，从而保证几何模型随物理实体的动态变化而演化更新；对于机理模型，机理模型是根据一些已知的定理、定律、规律，包括物料平衡方程、热力学定律、传热传质原理、能量平衡定理、动量守恒原理建立的数学模型，因此，机理模型的迭代更新是根据实测数据，将实测数据代入模型得到计算结果，然后把计算结果与实测数据进行比较，若计算值与实测值相差不大，则把此时的参数作为模型的参数；若计算值与实测值相差较大，则调整参数代入模型重新计算，再进行比较，直到计算值与实测值的误差满足一定的范围；对于数据模型，虚拟模型B中的数据模型是基于历史数据和物理实时数据以及机理模型运行所产生的仿真数据的融合，通过机器学习算法来训练模型，以更新不同的控制参数；同时，基于物理实时数据的变化，通过大数据的分析和挖掘，数字孪生系统的规则和约束条件也相应的做出动态调整。

3.如权利要求1所述的一种基于模型备份的数字孪生模型运行及迭代演化方法，其特征在于：所述方法适用于所有数字孪生系统的模型运行及动态迭代更新过程。

Images