一种设备数字孪生建模方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机、智能计算领域，尤其涉及一种设备数字孪生建模方法及系统。

背景技术

随着信息技术与制造业的融合，数字孪生系统可实现物理世界和信息世界之间的交互和融合，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。通过数字孪生，可在不影响现实系统运行的情况下，方便快捷的对系统进行修改调整，并预测系统运行结果。然而，数字孪生作为新兴技术，需花费大量的时间对物理设备进行数字孪生系统建模，一旦建模完成，物理设备若发生了改造或变化，则所建模型和数字映射都可能发生变化。因此，快速对物理设备进行数字孪生建模，并在物理系统发生变化时，进行自动迭代具有重要意义。

发明内容

本发明要解决的问题是提供一种云组态平台的模型匹配处理方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明的设备数字孪生建模方法，包括下列步骤，

S1通过现实物理设备的数据统计，建立数字孪生模型；

S2将数字孪生模型进行组合，形成数字孪生系统各设备的关联；

S3创建深度模拟神经网络，通过物理设备的运行数据，生成数字孪生系统；

S4建立异常监控神经网络，通过对系统运行数据的监测，触发数字孪生系统的重建模。

进一步的，所述S1中，建立数据转换模型，通过对现实物理设备的数据点位特性进行编码，将物理设备的特性转换为数字信息，记CH

匹配模块20调用存储模块30的数字模型信息，并将数字模型信息通过相同应用特性的规则组织管理。通过数字模型第一特性，将模型集合划分为m个集合，令

进一步的，所述S1中，设置一个指针变量tip，首先令tip＝ch

通过上述方法对存储模块30中的数字模型进行组织和管理，并使用指针变量tip进行查询，可减少系统数据运算规模，快速匹配获得现实物理设备对应的孪生数字模型。

进一步的，所述S2中，将匹配模块获得的数字模型发送至组合模块，进行系统关联，对数字模型设置数据集合

通过LMOD集合进行各数字模型的连接，可清晰实现各工艺流程设备之间的连接情况。

进一步的，所述S3中，按物理设备运行数据的不同状态将设备分为三种状态，分别为静态设备，动态设备和控制设备；静态设备表示在系统运行过程中参数不变的设备，动态设备表示随系统运行参数不断变化的设备，控制设备表示在系统运行过程中可进行自动或人工切换来控制系统运行状态的设备；

令STC＝[stc

采用设备运行数据来描述物理设备参数，进而参与深度网络的好处是，利用动态变化的数据，可根据物理设备状态，实时迭代数字孪生系统。

创建深度模拟神经网络，包括第一输入层，第二输入层，四个隐含层，第一输出层和第二输出层；

第一输入层的输入为静态设备参数集合STC＝[stc

进一步的，令第一隐含层激活函数为

将第一输出层的输出

中心处理器通过接收模块发送的系统参数，进行模拟运行。

通过本发明所述深度模拟神经网络可实现根据物理设备实际状态，动态进行数字孪生建模，当物理设备的状态或硬件发生变化时，孪生模型将随之更改。

进一步的，所述S4中，在分析模块70中建立异常监控神经网络，包括输入层，输出层及四个隐含层。将设备和各设备之间的关联关系进行统一编号，记作EQ＝[eq

异常分析神经网络输入层和第一隐含层之间的权值记作

进一步的，第一隐含层和第五隐含层作为稳定网络函数，令

则异常分析神经网络的输出为：

将输出结果

通过对设备关联关系的监控，当物理设备的拓扑结构出现变化时，异常监控网络将输出异常的设备关联编号，将所述异常设备关联编号引入到本发明S3步骤所述的深度模拟神经网络的第二隐含层，并作为激励信号触发S3步骤所述深度模拟神经网络的重训练，生成新的数字孪生模型。

本发明还涉及一种上述设备数字孪生建模方法在机器学习中的应用。

本发明还涉及一种运行上述设备数字孪生建模方法的设备数字孪生建模控制系统，所述设备数字孪生建模控制系统包括，预处理模块10，匹配模块20，存储模块30，组合模块40，中心处理模块50，接收模块60，分析模块70；

所述预处理模块10，用于将现实物理设备转换为数字信息；

所述匹配模块20，用于获得现实物理设备相匹配的数字孪生模型；

所述存储模块30，用于存储和管理数字孪生模型，并可根据需求进行人工维护数字模型；

所述组合模块40，用于将数字模型组合，建立完整数字孪生系统；

所述中心处理模块50，用于对数字孪生系统进行模拟预测；

所述接收模块60，用于接收现实物理系统设备采集即时信息；

所述接收模块70，用于对现实系统数据与数字孪生系统预测数据进行对比分析。

本发明至少具有以下效果：

(1)通过对现实物理设备的数据点位特性进行编码，将数字模型信息通过相同应用特性的规则组织管理划分，并采用指针变量迭代的方式，可有效提高物理设备与孪生模型的匹配效率。

(2)通过关联集合对各数字模型的关联关系进行描述，可清晰实现各工艺流程设备之间的连接情况。

(3)通过深度模拟神经网络，可实现根据物理设备实际状态，动态进行数字孪生建模，当物理设备的状态或硬件发生变化时，孪生模型将随之更改。

(4)通过异常监控神经网络，对系统运行数据的监测，当物理设备拓扑结构变化时，系统自动判断异常，并触发数字孪生系统的重建模，无需人工重新建模。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。

图1本发明所述设备数字孪生建模系统框架图。

图2本发明所述数字孪生系统深度模拟神经网络结构图。

图3本发明所述设备故障分析神经网络结构图。

具体实施方式

为了更好的说明本发明，下面将结合说明书附图和具体实施例来做详细说明。参照图1，本发明所述设备数字孪生建模系统，具体包括以下部分：

预处理模块10，匹配模块20，存储模块30，组合模块40，中心处理模块50，接收模块60，分析模块70。

所述预处理模块10，用于将现实物理设备转换为数字信息；所述预处理模块10与匹配模块20通过数据总线连接。

所述匹配模块20，用于获得现实物理设备相匹配的数字孪生模型；所述匹配模块20与存储模块30通过数据总线连接。

所述存储模块30，用于存储和管理数字孪生模型，并可根据需求进行人工维护数字模型；所述匹配模块20与组合模块40通过数据总线连接。

所述组合模块40，用于将数字模型组合，建立完整数字孪生系统；所述组合模块40与中心处理模块50通过数据总线连接。

所述中心处理模块50，用于对数字孪生系统进行模拟预测；所述中心处理模块50与接收模块60通过数据总线连接。

所述接收模块60，用于接收现实物理系统设备采集即时信息；所述中心处理模块50与分析模块70通过数据总线连接，同时接收模块60与分析模块70也通过数据总线连接。

所述接收模块70，用于对现实系统数据与数字孪生系统预测数据进行对比分析。

预处理模块10根据数据点位将现实物理设备进行数字信息转换，将物理设备转换信息发送至匹配模块20，匹配模块20调用存储模块30存储的数字模型数据，通过设备的数字信息对设备模型进行匹配；组合模块40通过接收匹配模块20匹配的数字模块，将数字模型进行组合，转变成和现实物理系统相同功能的数字孪生系统；通过中心处理模块50建立深度模拟神经网络，对数字孪生系统模型进行训练，直至达到使用要求；接收模块60实时接收现实物理系统设备的运行信息，并将信息发送至中心处理模块50，中心处理模块50即可对物联设备进行动态的数字孪生建模，分析模块70中的异常监控神经网络通过接收中心处理模块50发送的运行结果和接收模块60发送的实时信息进行对比分析，当异常监控神经网络输出异常信息时，将异常信息发送至中心处理模块50，触发深度模拟神经网络的重训练，进而实现数字孪生系统的重建模。

基于所述设备数字孪生建模系统，本发明还公开了一种设备数字孪生建模方法，具体处理过程如下：

S1对现实物理设备进行数字信息转换，通过数据匹配获得数字孪生模型。

建立数据转换模型，通过对现实物理设备的数据点位特性进行编码，将物理设备的特性转换为数字信息，记CH

匹配模块20调用存储模块30的数字模型信息，并将数字模型信息通过相同应用特性的规则组织管理。通过数字模型第一特性，将模型集合划分为m个集合，令

设置一个指针变量tip，首先令tip＝ch

通过上述方法对存储模块30中的数字模型进行组织和管理，并使用指针变量tip进行查询，可减少系统数据运算规模，快速匹配获得现实物理设备对应的孪生数字模型。

S2将数字孪生模型进行组合，形成数字孪生系统各设备的关联。

将匹配模块20获得的数字模型发送至组合模块40,进行系统关联。对数字模型设置数据集合

通过LMOD集合进行各数字模型的连接，可清晰实现各工艺流程设备之间的连接情况。

S3创建深度模拟神经网络，通过物理设备的运行数据，生成数字孪生系统。

按物理设备运行数据的不同状态将设备分为三种状态，分别为静态设备，动态设备和控制设备。静态设备表示在系统运行过程中参数不变的设备，动态设备表示随系统运行参数不断变化的设备，控制设备表示在系统运行过程中可进行自动或人工切换来控制系统运行状态的设备。

令STC＝[stc

创建深度模拟神经网络，参照图2，所述网络包括第一输入层，第二输入层，四个隐含层，第一输出层和第二输出层。

第一输入层的输入为静态设备参数集合STC＝[stc

作为本发明的实施例，令第一隐含层激活函数为

将第一输出层的输出

则最终输出为

中心处理器50通过接收模块60发送的系统参数(包括：静态参数，动态参数，控制参数)，进行模拟运行。通过本发明所述深度模拟神经网络可实现根据物理设备实际状态，动态进行数字孪生建模，当物理设备的状态或硬件发生变化时，孪生模型将随之更改。

S4建立异常监控神经网络，通过对系统运行数据的监测，触发数字孪生系统的重建模。

在孪生系统的运行过程中，还需要对建模异常进行监控。

在分析模块70中建立异常监控神经网络，参照图3所述异常监控神经网络包括输入层，输出层及四个隐含层。

将设备和各设备之间的关联关系进行统一编号，记作EQ＝[eq

异常分析神经网络输入层和第一隐含层之间的权值记作

第五隐含层与输出层的连接权值记作

作为本发明的实施例，第一隐含层和第五隐含层作为稳定网络函数，令

则异常分析神经网络的输出为：

将输出结果

通过对设备关联关系的监控，当物理设备的拓扑结构出现变化时，异常监控网络将输出异常的设备关联编号，将所述异常设备关联编号引入到本发明S3步骤所述的深度模拟神经网络的第二隐含层，并作为激励信号触发S3步骤所述深度模拟神经网络的重训练，生成新的数字孪生模型，实现在实际物理设备的拓扑结构发生变化时，无需人工重新建模。

综上，便实现了本发明所述的一种设备数字孪生建模系统及方法，可以理解的是，以上仅是本发明的较佳实施例，任何基于本发明的精神所做的改动均应包含在本发明的保护范围内。