Fonte: Journal of System Simulation
Autores: Lu Han, Zhang Lin, Wang Kunyu, Huang Zejun, Cheng Hongbo, Cui Jin
escolha
querer
Um gargalo fundamental na aplicação em larga escala de gêmeos digitais de equipamentos é a falta de métodos de avaliação confiáveis sistemáticos e eficazes. Este artigo analisa as principais características dos gêmeos digitais de equipamentos, como evolução dinâmica e interação virtual-real, e propõe uma estrutura de avaliação confiável para gêmeos digitais de equipamentos, incluindo a conotação de confiabilidade de gêmeos digitais, sistema de índice de avaliação confiável multidimensional e multinível , e metodologia de avaliação confiável. Todo o processo de avaliação é ilustrado tomando como exemplo o gêmeo digital do braço robótico, que pode fornecer orientação direcional para a avaliação e construção do gêmeo digital.
Palavras-chave
Gêmeo digital de equipamentos, avaliação de credibilidade, evolução dinâmica, sistema de indexação, modelagem e simulação
introdução
Neste artigo, o equipamento refere-se a um produto complexo relacionado à força nacional e à segurança nacional. Acelerar a digitalização e a inteligência de todo o ciclo de vida do equipamento e melhorar a capacidade de inovação independente do desenvolvimento do equipamento são as chaves para concretizar a estratégia de "poder de fabricação" do meu país. A tecnologia Digital Twin (DT), que integra simulação de modelagem, fabricação inteligente e tecnologia de informação de nova geração, tornou-se uma importante tecnologia capacitadora para apoiar as atividades do ciclo de vida do equipamento.
Um gêmeo digital é um modelo digital de um objeto físico que pode evoluir em tempo real, recebendo dados do objeto físico de modo a ser consistente com o objeto físico ao longo de seu ciclo de vida [1]. O uso de gêmeos digitais [2-7] em todo o ciclo de vida do equipamento pode melhorar significativamente o nível de design de inovação do equipamento, encurtar o ciclo de pesquisa e desenvolvimento, reduzir os custos de desenvolvimento e aumentar a capacidade de operação e manutenção independentes do equipamento. Vale ressaltar que na fase de P&D e projeto de equipamentos, a engenharia de sistemas baseada em modelagem e simulação é realizada em torno do modelo de gêmeo digital do equipamento [8-9], que pode pré-testar e demonstrar o esquema de projeto no espaço digital, reduzindo consideravelmente o número de experimentos físicos.
No entanto, na prática, ainda é difícil para os gêmeos digitais de equipamentos serem colocados em uso em larga escala para realmente desempenhar um papel.Um dos gargalos mais importantes é a credibilidade dos gêmeos digitais de equipamentos. A credibilidade do modelo refere-se à confiança do usuário de que o modelo pode refletir plenamente as características reais da entidade objetiva e atender às necessidades estabelecidas pelo usuário [7]. Somente um gêmeo digital confiável pode refletir com precisão e oportuna as características e o status do equipamento e, em seguida, ajudar as pessoas a tomar decisões corretas. Como o gêmeo digital mantém a interação de dados em tempo real com o objeto físico, o uso de um gêmeo digital não confiável não apenas falhará na conclusão das tarefas agendadas, mas também poderá trazer consequências desastrosas.
Atualmente, a pesquisa sobre a avaliação de confiabilidade de gêmeos digitais de equipamentos no país e no exterior está seriamente atrasada, o que dificulta em grande parte a promoção adicional e a aplicação aprofundada de gêmeos digitais. A verificação e avaliação existentes de gêmeos digitais são consideradas principalmente a partir do grau de fidelidade da aparência ou da proximidade dos resultados de saída da simulação, que não são abrangentes e científicos o suficiente para um gêmeo digital complexo de equipamentos. Como é impossível um modelo digital ser absolutamente igual a um objeto físico, a busca excessiva por fidelidade ou alta precisão trará complexidade desnecessária, e essas complexidades muitas vezes introduzirão incertezas, o que tornará o modelo difícil de calcular e usar. credibilidade. Também é insuficiente julgar a credibilidade do gêmeo coletando e comparando a consistência dos dados de saída do modelo de gêmeo digital do equipamento e a entidade física por um determinado período de tempo. A consistência dos dados de saída no modo de sequência pode certamente mostram que o modelo gêmeo e a entidade física estão desatualizados. Existem semelhanças no desempenho, mas isso não significa que o modelo gêmeo seja consistente com a entidade física na estrutura do mecanismo interno. Ao mesmo tempo, as amostras de dados ao longo um período de tempo não pode representar a consistência da produção global. Portanto, para um gêmeo digital de equipamento, a aparência realista e os resultados de saída semelhantes não podem ser equiparados à credibilidade. A maneira realista e razoável de avaliar a credibilidade dos gêmeos digitais do equipamento é atender aos requisitos.A partir da inspeção de todo o ciclo de vida dos gêmeos digitais do equipamento, cada link deve ser confiável para tornar o modelo gêmeo final confiável.
Para resumir, a avaliação confiável de gêmeos digitais de equipamentos é uma engenharia de sistema complexa, e um conjunto de teorias e métodos de avaliação confiáveis sistemáticos e abrangentes é urgentemente necessário. Por um lado, fornece uma solução completa para a avaliação confiável de equipamentos digitais gêmeos digitais; Por um lado, também pode fornecer orientações sobre como construir um gêmeo digital credível de equipamentos, de modo a fornecer uma garantia credível para a aplicação de gêmeos digitais de equipamentos.
1 Status de pesquisa no país e no exterior
Atualmente, existem poucas pesquisas sobre a teoria e o método de avaliação de credibilidade para DT, e as conquistas teóricas de avaliação de credibilidade que podem ser referidas concentram-se principalmente no campo de modelagem e simulação. VV&A (Verificação, Verificação e Validação) é uma tecnologia de avaliação e análise para garantir a credibilidade dos modelos de simulação. É um importante campo de pesquisa de modelagem e simulação que tem sido explorado e pesquisado. Existem muitos resultados de pesquisa no país e no exterior que podem ser usado para referência. A pesquisa internacional começou mais cedo e vários padrões relacionados a VV&A foram formulados sucessivamente [10-14]. Unidades domésticas como a Universidade Nacional de Tecnologia de Defesa, Instituto de Tecnologia de Harbin, Centro de Simulação de Pequim, Universidade de Aeronáutica e Astronáutica de Pequim realizaram muitas pesquisas e alcançaram uma série de resultados valiosos [15-20].
Os métodos VV&A atuais para avaliação confiável de modelos no campo podem ser resumidos em três categorias, a saber, métodos de análise qualitativa, métodos de análise quantitativa e métodos de análise abrangentes.
A pesquisa de análise qualitativa baseia-se principalmente no desenho de questionários e na pontuação de especialistas. Por exemplo, o método de teste de Turing proposto em [21] é um método baseado em especialistas relevantes para processar os dados de saída do modelo de simulação. A literatura [22] propôs um método de avaliação de modelo baseado na pontuação de especialistas, requisitos de simulação e ambiente de simulação. A referência [23] analisa a relação entre a heterogeneidade do volume, a estrutura do modelo e os dados detalhados usados para representar o desempenho do modelo.
A pesquisa de análise quantitativa é baseada principalmente em métodos de avaliação tradicionais e na comparação de dados de simulação e dados reais. Por exemplo, [24] apontou que o poder preditivo da meta-modelagem pode ser melhorado combinando vários tipos de modelos na forma de conjunto de média ponderada. Alguns especialistas e estudiosos usam o aprendizado profundo para explorar os recursos ocultos nos dados da série temporal, de modo a julgar se os dados gerados pelo modelo do sistema são confiáveis [25]. A literatura [26] utiliza o método de rede de interação multiagente para estudar a tecnologia de avaliação de confiabilidade de modelos de simulação complexos.
A análise por síntese é uma abordagem emergente para a validação do modelo de simulação. Ele combina a pontuação subjetiva do especialista com um cálculo objetivo do desempenho do modelo usando dados históricos de treinamento. Exemplos típicos incluem probabilidade e teoria de avaliação de credibilidade baseada em evidências, teoria de conjuntos difusos, teoria de tomada de decisão multiatributo, sistemas baseados em conhecimento, etc. [27-35].
Há troca de dados em tempo real entre o gêmeo digital do equipamento e o sistema físico, e a qualidade dos dados afetará a credibilidade do modelo gêmeo. Para os dados em tempo real adquiridos pelos sensores, apresenta características de grande escala e vários tipos, portanto a qualidade dos dados dos sensores precisa ser avaliada a partir de múltiplas dimensões [36-42].
A maioria dos estudos atuais sobre confiabilidade no campo da modelagem e simulação focam no modelo estático, e se concentram na comparação da entrada e saída do modelo de simulação e do modelo real. A evolução em tempo real e os problemas de incerteza da simulação modelo são precisamente as características mais proeminentes dos gêmeos digitais de equipamentos, o que dificulta a aplicação direta de métodos de avaliação de confiabilidade em muitos campos de simulação em gêmeos digitais de equipamentos.
Em suma, ainda faltam métodos eficazes para avaliar a credibilidade da DT no país e no exterior. Embora resultados de pesquisa relevantes em modelagem e simulação VV&A, avaliação de confiabilidade de serviço em nuvem etc. . Este artigo analisa as principais características dos gêmeos digitais de equipamentos e propõe uma estrutura para avaliação de credibilidade, incluindo a conotação de credibilidade de gêmeo digital, sistema de índice de avaliação de credibilidade multidimensional e multinível e metodologia de avaliação de credibilidade.
2 Conotação de credibilidade do gêmeo digital
Atualmente, a avaliação confiável de sistemas de simulação complexos é avaliar a correção do sistema sob a premissa de considerar as necessidades dos usuários. No entanto, não analisa o modelo de mudanças dinâmicas e não enfatiza os problemas faseados, portanto não pode ser usado diretamente para avaliar o gêmeo digital do equipamento. Para o gêmeo digital, ele tem forte interação e evolução em tempo real, portanto, se o sistema pode concluir a interação e a evolução dentro do intervalo de consumo de tempo aceitável pelo usuário e ainda fornecer informações de simulação corretas é um ponto de inspeção importante para sua credibilidade. Para equipamentos, os requisitos de cada etapa de seu ciclo de vida são bastante diferentes, e o foco da confiabilidade também é diferente, por isso precisa ser avaliado em etapas.
O objetivo da avaliação confiável é analisar a qualidade dos resultados da simulação em detalhes do ponto de vista dos usuários do modelo, para garantir que os usuários entendam totalmente as limitações desses resultados e seu impacto no processo de tomada de decisão. Como o entendimento atual da conotação e métodos de avaliação da credibilidade ainda está em fase exploratória, o valor de credibilidade obtido possui certa incompletude, e a descrição dessa incompletude também precisa ser incluída na análise de credibilidade, para que os tomadores de decisão possam ter uma compreensão mais abrangente da confiabilidade dos gêmeos digitais do equipamento.
Credibilidade é uma medida quantitativa de credibilidade. Este artigo dá a conotação da credibilidade dos gêmeos digitais da seguinte forma: a credibilidade dos gêmeos digitais refere-se ao modelo gêmeo, processo de evolução e resultados de simulação em cada estágio do ciclo de vida completo de interação virtual-real contínua e evolução dinâmica sob um determinado requisito.A correção, pontualidade e análise de incerteza de cada link.
Conforme mostra a Figura 1, a avaliação da credibilidade do gêmeo digital é baseada nos requisitos de uso, ou seja, quando a diferença entre o gêmeo digital e o objeto físico está dentro da faixa permitida dos requisitos, ele pode ser considerado credível .
Figura 1 Credibilidade do DT
A satisfação das necessidades do usuário é medida a partir de dois aspectos: correção e pontualidade. Os objetos de investigação para correção e pontualidade incluem o modelo de mapeamento entre gêmeos digitais e objetos físicos, o processo de evolução de gêmeos digitais e os resultados de simulação baseados em gêmeos digitais. Pontualidade significa que, após o usuário apresentar os requisitos da aplicação, os resultados de simulação necessários são fornecidos dentro do intervalo aceitável de consumo de tempo do usuário. Os elementos de avaliação específicos de correção e pontualidade são fornecidos pelo sistema de índices abaixo.
A análise de incerteza é um componente importante da credibilidade. Existem várias incertezas em cada link de obtenção dos valores quantificados de correção e pontualidade, e o método de análise para tipos conhecidos de incertezas será dado pelo método de avaliação abaixo.
O gêmeo digital tem evolução dinâmica e interação em tempo real. Os parâmetros, estrutura e mecanismo do modelo gêmeo vão evoluir e mudar ao longo do tempo, por isso sua avaliação confiável é realizada continuamente, diferente do modelo básico tradicional (apenas fornece simulação sem Uma distinção importante para avaliação credível de modelos de evolução de dados reais).
3 Recursos de avaliação confiável de gêmeos digitais de equipamentos
Equipado com avaliação confiável de gêmeos digitais, é uma engenharia de sistema complexa. Devido às características multidisciplinares e multiníveis do próprio equipamento, o modelo de gêmeo digital do equipamento possui alta complexidade, além de possuir duas características básicas do gêmeo digital, a saber, evolução dinâmica e interação em tempo real. Essas características fazem com que a avaliação confiável de gêmeos digitais tenha algumas características diferentes em comparação com a avaliação confiável de modelos tradicionais.
3.1
avaliação multidimensional
O equipamento tem as características de ciclo de vida multidisciplinar, multinível e longo. O gêmeo digital do equipamento é um modelo complexo, multidisciplinar, hierárquico e integrado a múltiplos modelos. A avaliação confiável de gêmeos digitais de equipamentos precisa ser realizada a partir de seis aspectos: ciclo de vida do modelo, forma do modelo, granularidade do modelo, escala do modelo, campo multidisciplinar e transparência do modelo, conforme mostrado na Figura 2.
Figura 2 Inspeção multidimensional do modelo DT
(1) O gêmeo digital é desenvolvido em torno do mapeamento de todo o ciclo de vida (projeto, processamento, teste, operação e manutenção) do equipamento e, para qualquer etapa, o modelo gêmeo tem seu próprio ciclo de vida completo (projeto, construção, uso , evolução, etc.) ,gerenciar). Portanto, é necessário selecionar elementos credíveis e métodos de avaliação apropriados de acordo com as principais necessidades das diferentes fases do ciclo de vida e conduzir uma avaliação credível por etapas.
(2) Diferentes estágios do ciclo de vida correspondem a várias formas de modelo, como modelo conceitual, modelo matemático e modelo de simulação. Ela precisa ser avaliada de acordo com as características características da morfologia de cada modelo.
(3) Conforme o mecanismo interno do modelo é transparente, ele é dividido em três tipos de modelos: caixa preta, caixa branca e caixa cinza. A avaliação precisa levar em conta a grande variação de modelos em termos de interpretabilidade, mensurabilidade, etc.
(4) Vários modelos envolvem disciplinas únicas ou múltiplas em eletromecânica, gás-hidráulica, dinâmica, térmica, magnética e acústica, e existem acoplamentos interativos entre múltiplas disciplinas. A avaliação precisa considerar tanto o mecanismo interdisciplinar quanto a integração multidisciplinar.
(5) Equipado com modelos de multigranularidade como peças, componentes, equipamentos, subsistemas, sistemas e sistemas. A escolha da granularidade da avaliação depende dos requisitos, e a herança de credibilidade entre as granularidades relacionadas deve ser considerada.
(6) O escopo de pesquisa do equipamento é medido por escalas, incluindo escalas multitemporais e escalas multiespaciais. Durante a avaliação, uma escala de inspeção adequada deve ser selecionada de acordo com os requisitos do modelo e as características da granularidade.
Além das seis dimensões de inspeção acima, a avaliação também leva em consideração a complexidade da estrutura do modelo, composição do modelo, relacionamento entre modelos, interoperabilidade do modelo e interação entre modelos e dados em tempo real. Portanto, é necessário um conjunto de sistemas de indicadores que envolvam elementos multidimensionais e multifacetados, bem como um método de avaliação que considere múltiplas dimensões e se expanda em camadas.
3.2
Integração Construir-Usar-Avaliar de Modelos Gêmeos
O recurso de evolução em tempo real do gêmeo digital torna a construção e o uso do modelo gêmeo integrados. Ao contrário do modelo estático tradicional, que possui um limite claro entre construção e uso, o modelo gêmeo mudará constantemente com a mudança de objetos físicos durante o uso, ou seja, o processo de modelagem passa pelo uso do modelo, portanto, a avaliação do modelo também precisa ser acompanhado de todo o processo de modelagem e uso do modelo, conforme mostra a Figura 3. A entidade do equipamento em execução recebe seus principais dados de saída e status em tempo real. De acordo com a diferença entre dados virtuais e reais e sinais de entrada, o modelo de gêmeos síncronos identifica as partes que precisam ser atualizadas e realiza calibração de evolução online para manter a consistência entre si e a entidade física em termos de mecanismo, estrutura e parâmetros. Somente quando a credibilidade dos elementos principais e dos elementos de suporte atendem aos requisitos, vários aplicativos baseados em simulação de modelo duplo podem ser executados na entidade do equipamento.
Figura 3 Ligação do ciclo de trindade de construção-uso-avaliação digital gêmea
O efeito da evolução dinâmica do modelo gêmeo é mostrado na caixa de evolução confiável na Figura 3, onde a linha azul é o estado e a saída da entidade do equipamento e a linha vermelha é o estado e a saída do modelo gêmeo. A entidade do equipamento é afetada pela equipe tripartite do ambiente físico e fornecedores de equipamentos, usuários de DT e avaliadores, e sua saída muda com entrada externa. Ainda existe uma certa diferença entre o modelo twin no início do estabelecimento e a entidade equipamento, e a diferença aumentará com a mudança do estado do equipamento. O módulo "gatilho de identificação" calcula a diferença entre os estados virtual e real de entrada em tempo real, aciona a evolução do modelo gêmeo de acordo com o limite predefinido e transmite as partes da diferença identificadas e os dados a serem assimilados à "evolução dinâmica " módulo.
Devido à forte interação em tempo real entre a entidade do equipamento e o gêmeo digital, é necessário concluir continuamente a calibração evolutiva enquanto processa a entrada de influências do mundo real e execução de feedback (após conformidade confiável). Entre eles, a entrada de impacto real concentra-se no impacto incerto dos equipamentos recebidos, principalmente a coleta parcial de intervenção de pessoal e perturbação ambiental, que possui forte incerteza, e seu processamento se concentra em se referir a dados em tempo real. Por um lado, a simulação baseada no modelo gêmeo existente prevê os resultados causados pelas influências relevantes do mundo real, toma medidas de alerta precoce correspondentes e calcula o método ideal de evolução do modelo com antecedência. Por outro lado, quando a diferença entre os estados virtual e real atinge o limite de evolução, o método de evolução predefinido é rapidamente ajustado de acordo com a diferença real para obter uma evolução do modelo mais eficiente. A entrada de execução de feedback se concentra no impacto determinístico do equipamento de entrada (todos os sinais de feedback e efeitos esperados são conhecidos), mas seu efeito será afetado pelo desempenho físico do atuador e não pode ser compreendido com precisão, portanto, também precisa ser ajustado de acordo com diferenças reais O método de evolução predefinido torna a evolução do modelo mais alinhada com a situação real. No entanto, devido à baixa incerteza do atuador de alta confiabilidade, o processamento da entrada de execução do feedback é mais focado em se referir aos resultados da simulação do mecanismo do ciclo anterior e menos dependente de dados em tempo real.
À medida que o número de iterações de loop aumenta, o erro de saída do modelo gêmeo diminuirá gradualmente e, finalmente, tenderá a ser consistente com o objeto físico. Nesse processo, o método de evolução será otimizado e ajustado de acordo com a credibilidade obtida na avaliação, incluindo precisão evolutiva, avanço e leveza, para que o modelo gêmeo possa alcançar maior credibilidade em determinadas condições de recursos.
A partir da análise acima, pode-se ver que DT é uma combinação de construção-uso-avaliação e ligação cíclica, e a avaliação confiável do modelo digital gêmeo geral é uma avaliação online para o modelo dinâmico. Para uma determinada janela de tempo de avaliação, DT corresponde a um valor de confiança. À medida que a janela de tempo de avaliação desliza no eixo de tempo real, há correspondentemente uma série de valores de confiança variáveis. Em comparação com o valor de credibilidade correspondente a uma janela de tempo específica, a tendência da curva do valor de credibilidade pode refletir melhor a credibilidade do gêmeo digital.
3.3
Avaliação abrangente de dados e modelos
A premissa da evolução dinâmica do gêmeo digital é a interação em tempo real entre a entidade do equipamento e o modelo gêmeo, incluindo duas direções de calibração direta e otimização de feedback. A calibração direta é a transmissão de dados do equipamento para o gêmeo digital, incluindo coleta em tempo real de informações de status operacional do equipamento, dados gerados por vários softwares no equipamento, desenhos de texto atualizados manualmente, etc., para que o gêmeo digital possa ser consistente com a entidade do equipamento através da calibração evolutiva. Otimização de feedback significa que o gêmeo digital transmite sinais de controle otimizados, planos de programação combinados, etc. para o equipamento para promover atualizações iterativas do equipamento. Como o equipamento está em funcionamento, os requisitos de aplicação do usuário para o equipamento podem mudar durante o processo de uso, o que afetará profundamente a conotação de credibilidade dos gêmeos digitais relevantes. É necessário identificar mudanças nas necessidades do usuário em tempo hábil e atualizar o método de avaliação de credibilidade em tempo hábil.
A interação em tempo real nas duas direções é relativamente independente, mas intimamente relacionada. A calibração direta é a base, e sua qualidade de informação e pontualidade determinam a credibilidade das previsões e simulações subsequentes. A otimização de feedback é o objetivo. Se esta etapa reduzir o desempenho do sistema, pode levar a um círculo vicioso no futuro. Portanto, deve ser implementada com cuidado após a realização completa de demonstrações de simulação e tomada de medidas de prevenção de riscos. Ao avaliar, a singularidade e a relevância das duas direções devem ser totalmente consideradas, e a avaliação de dados e a avaliação do modelo devem ser consideradas de forma abrangente.
4 Estrutura Geral da Avaliação de Credibilidade do Gêmeo Digital do Equipamento
Conforme mostrado na Figura 4, a avaliação confiável de gêmeos digitais de equipamentos é composta principalmente de três partes: construção do sistema de índice, avaliação básica e avaliação da evolução. O gêmeo digital do equipamento é um modelo de simulação construído em torno dos requisitos, portanto, é necessário analisar e obter o sistema de índice multidimensional e multinível necessário para avaliação de acordo com os requisitos de uso do modelo. Combinado com as características do modelo investigado e os requisitos dos indicadores correspondentes, uma avaliação básica apropriada e um método de avaliação de evolução são construídos para formar uma estrutura de método. Em uma determinada janela de tempo de avaliação, o modelo gêmeo corresponde a uma sequência de modelos base dispostos no eixo do tempo. A evolução do modelo que ocorre em um ponto de tempo específico é gerar o modelo básico em um novo ponto de tempo no modelo básico correspondente ao ponto de tempo e se tornar uma versão atualizada do modelo gêmeo. A avaliação de base é realizada para cada modelo de base na sequência do modelo. A primeira avaliação básica deve ser realizada de forma abrangente e meticulosa, e a avaliação subsequente leve deve ser realizada para as peças após a evolução. A avaliação evolutiva examina o processo de mudança da sequência do modelo básico, e a avaliação do processo se concentra principalmente na pontualidade. A correção de cada modelo básico está inter-relacionada com a pontualidade da sequência geral do modelo básico.De um modo geral, a busca por maior exatidão levará a uma menor pontualidade. O resultado da investigação da incerteza é a distribuição de confiança de cada valor quantificado. A combinação geral de correção, pontualidade e distribuição de confiança é a confiança do modelo gêmeo.
Figura 4 A estrutura geral da avaliação de confiabilidade do gêmeo digital do equipamento
Quando o modelo básico é conectado ao equipamento para formar um circuito fechado, os avaliadores devem rastrear e localizar os estágios do ciclo de vida do modelo, compreender as características básicas de cada estágio e conduzir continuamente avaliações confiáveis ao longo do ciclo de vida do modelo para garantir o efeito de uso. O que se segue dará uma descrição mais detalhada do sistema indicador e do quadro de caixa.
4.1
Sistema de Índice de Avaliação de Credibilidade Digital Twin
Embora a tecnologia de simulação tenha sido desenvolvida por mais de 70 anos, não existe um sistema de índice unificado para confiabilidade.
Devido à complexidade do objeto, a credibilidade do modelo gêmeo precisa ser investigada sob vários aspectos. Por meio de um grande número de pesquisas bibliográficas, vários sistemas de índices abrangentes sobre credibilidade em diferentes campos e considerando as características dos gêmeos digitais de equipamentos, este artigo propõe uma estrutura de sistema de índice de avaliação de credibilidade de gêmeos digitais, conforme mostrado na Figura 5, e o sobrescrito do índice O símbolo é a categoria à qual pertence e o subscrito é o significado do indicador. O sistema consiste em quatro partes.De acordo com o significado dos seguintes indicadores, combinados com as necessidades e características do objeto de avaliação, o sistema de índice de avaliação pode ser refinado e expandido de maneira direcionada.
Figura 5 Estrutura do Sistema de Índice de Avaliação de Credibilidade do Gêmeo Digital
(1) Índice de dados ZS
Os dados são a base do DT e geralmente têm as características de alto tempo real, alta simultaneidade, heterogeneidade de várias fontes etc., o que terá um impacto importante na credibilidade dos gêmeos digitais. A avaliação dos dados é realizada sob dois aspectos: a fonte dos dados e os dados em si. Os indicadores são apresentados na Tabela 1.
Tabela 1 Indicadores de dados
(2) Índice estático ZJ
A evolução do modelo gêmeo consiste em alterar os parâmetros, estrutura ou mecanismo de um modelo básico para gerar um novo modelo básico. O modelo básico antes e depois da evolução pode ser considerado estático. O índice estático é um índice de avaliação para a consistência do mapeamento virtual-real do modelo básico e também é uma base importante para o índice dinâmico subseqüente. Os indicadores estáticos são mostrados na Tabela 2, e o conteúdo da inspeção inclui a análise e associação de requisitos e modelos, atributos-chave unidimensionais e efeitos de acoplamento multidimensional.
Tabela 2 Indicadores estáticos
(3) Índice dinâmico ZD
Quando o modelo básico e o objeto físico formam um loop fechado, a evolução dos parâmetros, estrutura e mecanismo do modelo será atualizada com base nos dados coletados do sistema físico. A evolução do modelo é uma característica importante que distingue os gêmeos digitais dos modelos tradicionais. Conforme mostrado na Tabela 3, o índice dinâmico é o índice de avaliação do processo de evolução, que examina principalmente se o modelo virtual segue o objeto físico corretamente, se a resposta a vários eventos de evolução é oportuna e se toda a tendência de evolução converge. Com base na análise de correlação multidimensional do modelo no trabalho preparatório de 4.2.1, as mudanças dinâmicas da estrutura e mecanismo do modelo podem ser parametrizadas para avaliação de consistência.
Tabela 3 Indicadores dinâmicos
(4) Indicador de suporte ZZ
Os três indicadores acima são os indicadores de credibilidade do assunto de gêmeos digitais, e os indicadores de apoio são frequentemente usados como referência para avaliação de gêmeos digitais por causa de sua dificuldade de avaliação e impacto indireto na credibilidade do modelo, incluindo a maturidade de capacidades e a maturidade do modelo[43]. Conforme mostrado na Tabela 4.
Tabela 4 Indicadores de apoio
Após a obtenção dos valores dos índices acima, de acordo com o mapeamento quantitativo da relação entre os requisitos e o modelo, obtém-se o quanto cada valor do índice está dentro da faixa aceitável dos requisitos, que é o grau de acerto. Para o valor do índice envolvendo qualquer processo, a extensão em que cada processo leva tempo dentro do limite de tempo exigido é o grau de pontualidade.
4.2
Estrutura de método de avaliação confiável de gêmeos digitais
A estrutura do método de avaliação de confiança em gêmeos digitais de equipamentos fornecida neste artigo é mostrada na Figura 6. A partir de um determinado modelo de gêmeos, o processo de avaliação consiste principalmente em quatro seções: preparação, construção do método, avaliação básica e avaliação evolutiva. No final da avaliação, será formado um valor dinâmico de credibilidade de distribuição multidimensional com mapeamento de modelo de demanda como referência integrada, correção, pontualidade e incerteza como elementos de agregação e avaliação de evolução de janela multitemporal como método de atualização, que é mais um passo para os gêmeos digitais.Ele fornece uma referência importante para otimizar aplicações de construção e tomada de decisão. As ideias centrais e focos do trabalho de avaliação de cada setor são descritos abaixo.
Figura 6 Estrutura do Método de Avaliação de Credibilidade do Gêmeo Digital
4.2.1
Preparação
(1) Analisar a composição do modelo do objeto de avaliação. De acordo com a Figura 2, o diagrama de decomposição multidimensional do modelo complexo mostrado na Figura 7 deve ser construído a partir de seis perspectivas: estágio de ciclo de vida completo, escala multiespacial-temporal, multigranularidade, forma multimodelo, campo multidisciplinar e multi- a transparência e a correlação interdimensional e a relação entre as mesmas dimensões são descritas por representações como gráficos direcionados. Com base nessa descrição, o índice de diferença de estrutura geométrica ou métodos de análise integrada, como AHP e rede bayesiana, podem ser usados para caracterizar parametricamente a diferença entre estruturas e mecanismos virtuais e reais.
(2) Analisar as necessidades do objeto de avaliação. Este processo usa métodos como análise formal e modelagem matemática para descrever requisitos semi-formais a partir de requisitos difusos descritos em linguagem natural, decompô-los formalmente de qualitativo para quantitativo e mapeá-los para seis perspectivas dimensionais uma a uma. Por fim, obtém-se um mapa qualitativo da demanda e um gráfico de decomposição quantitativa a partir da demanda inicial.
4.2.2 Construção do método
(1) Determine o sistema de índice específico. Considerando as características do modelo e a análise de demanda, refine ainda mais os elementos específicos de acordo com o sistema de índice mostrado na Figura 5, forme um sistema de índice hierárquico multidimensional completo e determine a faixa aceitável de demanda para cada índice sob a orientação de quantitativos análise de demanda, Servir como referência de acerto nas avaliações subseqüentes.
(2) Selecione o método apropriado. Este documento classifica sistematicamente os métodos existentes que podem ser usados para avaliação de credibilidade e classifica um total de 81 métodos em oito categorias (Tabela 5). Para diferentes indicadores, métodos correspondentes podem ser selecionados para quantificação e avaliação.
Para cada indicador individual, é necessário considerar de forma abrangente o estágio completo do ciclo de vida do modelo, as características do modelo e as necessidades do usuário e selecionar um método apropriado ou uma combinação de métodos da lista de métodos. Ainda existem lacunas nos métodos de avaliação de alguns indicadores únicos, o que também é um conteúdo importante que precisa ser estudado no futuro. Além disso, é necessário selecionar um método de integração adequado de acordo com a situação específica, incluindo três tipos de integração de credibilidade: acoplamento multidisciplinar, integração multidimensional e fusão de janelas multitemporais.
4.2.3 Avaliação básica
(1) Avalie o modelo estático
1) Avaliação do modelo de necessidade: De acordo com a análise em 4.2.1, do normativo
Comece examinando se o modelo analisa corretamente as necessidades do usuário e as representa formalmente. mais longe da completude
Comece a examinar se a arquitetura do sistema e o design funcional do modelo suportam totalmente os requisitos. Use principalmente métodos subjetivos como F21 e F23 aqui.
2) Avaliação unidimensional: Os modelos estáticos são divididos em objetos de avaliação específicos com um único ciclo de vida e granularidade única na escala espaço-temporal total e, em seguida, gradualmente desacoplados em modelos unitários a partir das três perspectivas de forma de modelo, área de assunto e transparência do mecanismo. Use de forma abrangente a inspeção de software F1, F3 semi-formal, F4 método formal e F5 método de comparação de resultados, etc., visando a precisão
e independência
Avalie os indicadores em cada dimensão. Esse vínculo requer conhecimento profissional em vários campos e suporte a ferramentas de análise e é o foco da avaliação básica.
3) Avaliação de acoplamento: use principalmente F13, F32, F5 e outros métodos para investigar o efeito de acoplamento entre múltiplas disciplinas e múltiplas dimensões. A precisão da representação do efeito de acoplamento pode ser inspecionada da perspectiva da unidade da quantidade conservada, a cobertura de fatores relacionados e a consistência do efeito de feedback.
, examine a limitação do acoplamento a partir da consistência da condição de contorno, convergência do acoplamento, etc.
。
Além disso, além de avaliar o próprio efeito de acoplamento, também é necessário integrar os resultados da avaliação de índice único multidimensional e multidisciplinar na credibilidade de acordo com a correlação interna do sistema para formar uma rede hierárquica coerente de valores de credibilidade. Uma variedade de métodos de análise integrados em F6 são usados principalmente aqui.
(2) Realize uma avaliação confiável dos dados heterogêneos de várias fontes (Figura 8) envolvidos no gêmeo digital para garantir que a referência para a evolução subsequente do modelo esteja correta. Esta etapa é dividida em duas partes: fonte de dados e corpo de dados. Fonte de dados refere-se à fonte de dados e os objetos de investigação incluem equipamentos de coleta, organizações relacionadas a humanos e aplicativos de software. A chave para avaliar as fontes de dados é usar métodos como F81 e F83 para examinar a adequação
, principalmente para inspecionar o desempenho de equipamentos relacionados, racionalidade de layout, anti-interferência, padronização de dados, etc., e para verificar a autoridade das fontes de dados
Referência. Um corpo de dados refere-se à ontologia de dados que chega ao sistema. A chave para avaliar um corpo de dados é avaliar sua autenticidade por meio de comparação de dados, validação cruzada, etc.
, e examinar sua integridade em combinação com rastreabilidade e densidade de valor
, use principalmente F5, F82 e outros métodos.
(3) Avalie os elementos de suporte. Para a maturidade de capacidades e modelos, uma revisão abrangente do processo de avaliação e melhoria em vários cenários de aplicação e requisitos diferentes pode fornecer uma referência de credibilidade para requisitos de cenários não realizados na mesma categoria. Para detalhes, consulte [43] .
4.2.4 Avaliação da Evolução
A avaliação da evolução refere-se à avaliação do processo de evolução do modelo de simulação. A análise das características dinâmicas do modelo básico tradicional tem algumas semelhanças com a avaliação da evolução do modelo gêmeo, mas existem diferenças significativas entre os dois: por um lado, a evolução do modelo fará com que a curva característica dinâmica mude continuamente, portanto, a avaliação da evolução não pode ser realizada apenas em um ponto de tempo específico. Em vez disso, é necessário considerar de forma abrangente todas as sequências de curvas durante um período de tempo para avaliação. Além disso, a avaliação evolucionária se concentra no processo de mudança da sequência do modelo subjacente durante um período de tempo específico. Por outro lado, o modelo gêmeo é construído-uso-avaliado como um todo. Durante um processo de evolução, o objeto de avaliação pode mudar devido ao uso, o que faz com que o alvo da evolução e o padrão de avaliação mudem. Uma discussão e análise mais detalhada de tais situações.
Em geral, existem três tipos de métodos de gatilho de avaliação de confiabilidade: orientado por tempo, orientado por evento e orientado por híbrido, correspondendo às quatro janelas de tempo mostradas na Figura 9. No cenário de avaliação dinâmica online de gêmeos digitais de equipamentos, é necessário dividir a janela de tempo em combinação com o mecanismo de disparo real, periodicidade e sobreposição. Geralmente use F23, F31, etc. para avaliar a identificação de drivers evolutivos
, usando métodos como F51 para analisar sua sensibilidade
. Para um processo de evolução de janela de tempo único, você pode usar métodos como F71 para verificar sua pontualidade
, usando métodos como F73 para analisar sua convergência
. Use métodos como F74 para avaliar a sistematicidade dessa evolução para os resultados de evolução correspondentes
, usando métodos como F72 para analisar a precisão dos resultados da evolução
。
Usando o método de integração dinâmica baseado em múltiplas janelas de tempo, analisando a correlação interna entre múltiplos mecanismos de gatilho e a dispersão de peso em múltiplas janelas de tempo, os valores básicos do índice nas fatias de ponto de tempo são continuamente integrados em indicadores dinâmicos em um determinado contínuo valor da janela de tempo.
Finalmente, considere a incerteza. Para cada valor de índice, devem ser examinados os dados envolvidos em seu processo de aquisição, métodos de avaliação, métodos de gerenciamento, etc., e as incertezas inerentes, incluindo erros sistemáticos de parâmetros, distúrbios ambientais, etc. , erros de parâmetros empíricos, etc., devem ser analisados Incerteza cognitiva, quantificar a probabilidade de falha do valor de avaliação trazida pela incerteza e mapear uniformemente para a distribuição do intervalo de confiança desse valor. Combinando a distribuição com seu grau de acerto e pontualidade, pode-se obter o grau em que o objeto indicado pelo valor do índice realmente atende à demanda, ou seja, o grau de confiabilidade. Até agora, o valor de índice único, o valor de integração multidimensional e o valor de avaliação dinâmica com base no mapeamento do modelo de demanda podem ser convertidos em valores de credibilidade, formando o valor de credibilidade da distribuição multidimensional dinâmica final.
5 Casos de Avaliação Confiável de Equipamentos Digital Twins
De acordo com o gêmeo digital do braço do robô industrial Luoshi XB4 construído pela equipe de pesquisa, o processo de implementação da estrutura do método de avaliação confiável proposto neste artigo é explicado.
O ambiente experimental é mostrado na Figura 10. O hardware utilizado é braço robótico Luoshi XB4, câmera de profundidade Mecamand Nano, garra Dahuan AG95, termômetro, sensor Hall, sensores de tensão e corrente, roteadores, edge gateways e outros equipamentos de comunicação. Os softwares utilizados são: Unity, ANSYS Workbench, C#.
A avaliação de credibilidade primeiro decompõe o modelo DT do manipulador por especialistas em desenvolvimento de modelos, depois analisa os requisitos de uso do manipulador para "agarrar o alvo e colocá-lo na área especificada" e determina a relação entre "força adequada e preensão estável" e Os dois principais pontos de inspeção de "encontrar oportunamente o caminho e evitar obstáculos" foram decompostos camada por camada de qualitativo para quantitativo para obter um sistema de índice específico e a faixa aceitável de demanda para cada índice, e avaliou a normatividade do mapeamento do modelo de demanda usado por DT
e integridade
。
Seguiu-se uma avaliação unidimensional com foco em domínios multidisciplinares e modalidade de simulação. Entre eles, geometria, cinemática, mecânica, ciência do controle, eletricidade e magnetismo em campos multidisciplinares têm um impacto maior na compreensão dos requisitos, e a correção do modelo em questão é o foco da análise. A correção da estrutura do sistema, a padronização do código e da interface e a correção lógica do modelo de simulação são os principais conteúdos de inspeção da dimensão multimórfica.
Posteriormente, a adequação do equipamento de comunicação de aquisição foi avaliada usando um método de revisão formal e pontuação de especialistas
, bem como a autoridade de fontes de dados, como fornecedores, software embutido de braços robóticos, etc.
. Use uma variedade de métodos de verificação de dados para verificar a autenticidade dos dados históricos de modelagem, dados de status em tempo real, dados de demanda, etc.
Foi realizada uma avaliação aprofundada. Combinado com dados históricos relevantes de desenvolvimento e aplicação de modelo, a maturidade da tecnologia geral é avaliada usando métodos subjetivos e métodos formais, e a incerteza de cada link de avaliação é analisada usando verificação de conjunto de dados e métodos de comparação de resultados.
Após a conclusão da avaliação básica, foi utilizada a teoria de evidências DT modificada para integração multidisciplinar e multidimensional. O método de fusão é baseado nas seguintes regras de síntese de Dempster:
Na fórmula: K é o fator de conflito, e satisfaz
m2(Bj)<1, que reflete o grau de conflito entre as diversas evidências.
Com base nisso, visando os dois principais processos evolutivos da mudança de atitude do manipulador e a deformação em tempo real do objeto apreendido, o processo e os resultados da calibração de cada parâmetro e a mudança da estrutura geométrica foram sistematicamente investigados, e o método de análise de domínio de frequência de tempo e a convergência Um total de 6 valores de índice, incluindo o impulso evolucionário, processo e resultado foram obtidos avaliando o método de análise evolutiva e combinado com a análise de incerteza, o valor quantitativo credível do modelo foi dado.
No processo de síntese de credibilidade, o peso de cada indicador é dado principalmente com base na análise de requisitos de cena e experiência. Como o ambiente experimental é relativamente simples e estável, e a confiabilidade do braço robótico e do equipamento de aquisição relacionado é alta, o peso atribuído aos indicadores de dados é relativamente pequeno. Uma vez que a correção do modelo de assunto tem maior impacto na apreensão dos requisitos, pesos maiores são atribuídos aos indicadores relevantes de avaliação unidimensional e avaliação acoplada. Devido à alteração da postura do manipulador e à calibração atempada da deformação do objeto apreendido ter um maior impacto nos requisitos de preensão e desvio de obstáculos, são atribuídos pesos superiores aos indicadores relacionados com a evolução. Outros indicadores têm pouco impacto nos requisitos de aplicação do modelo manipulador duplo e um pequeno peso é atribuído uniformemente. Na pesquisa de acompanhamento, o algoritmo de otimização multiobjetivo será usado para determinar ainda mais a distribuição de peso ideal de cada indicador.
Para verificar a credibilidade do próprio método de avaliação, foram construídos quatro tipos de modelos gêmeos com diferentes credibilidades para formar uma biblioteca de modelos de referência, conforme mostra a Figura 11. O efeito de preensão dos quatro tipos de modelos é mostrado na Figura 12. O eixo horizontal é o eixo do tempo e o eixo vertical é a distância entre o objeto apreendido e o ponto final. A classificação da credibilidade do modelo dada pelos resultados do cálculo da avaliação da credibilidade é: modelo 3 > modelo 4 > modelo 2 > modelo 1, que é consistente com os resultados de desempenho experimental e verifica preliminarmente a eficácia da estrutura de avaliação de credibilidade proposta neste artigo. No futuro, é necessário expandir a biblioteca de modelos de referência dos aspectos de tipo de equipamento, mecanismo de modelo e complexidade de requisitos de cena, de modo a desenvolver e verificar a estrutura de avaliação confiável em uma escala maior.
6. Conclusão
Este artigo analisa três características típicas dos gêmeos digitais de equipamentos: evolução dinâmica, interatividade em tempo real e complexidade do sistema. Com base nisso, é proposta a definição da credibilidade dos gêmeos digitais de equipamentos e, com base na experiência prática, é proposto um conjunto de sistema de índice de avaliação de credibilidade, o processo geral de avaliação de credibilidade DT é descrito e a avaliação de credibilidade é verificada por experimentos Validade do quadro.
Em pesquisas futuras, o sistema de índice de avaliação será expandido e aprimorado, para que a credibilidade possa ser descrita de forma mais abrangente e precisa; alguns métodos de avaliação de índice único serão aprimorados ou complementados, como métodos de quantificação de incerteza, métodos de integração de credibilidade, etc. .; Desenvolver métodos quantitativos mais eficazes para a avaliação de credibilidade de modelos evolutivos; explorar ainda mais o refinamento e a combinação de métodos de avaliação de acordo com a semelhança e as diferenças na avaliação de modelos de aparência geométrica, modelos de estrutura de sistema e modelos de mecanismo; expandir gêmeos digitais Modelo padrão biblioteca para expandir e verificar a capacidade de generalização da estrutura de avaliação de credibilidade; um conjunto de sistemas de software de avaliação será desenvolvido com base na estrutura de avaliação de credibilidade para apoiar a avaliação automática de credibilidade até certo ponto.
Isenção de responsabilidade: os artigos e imagens reproduzidos na conta oficial são para fins de pesquisa científica e educacional não comercial para sua referência e discussão e não significam apoiar suas opiniões ou confirmar a autenticidade de seu conteúdo. Os direitos autorais pertencem ao autor original. Se o manuscrito reimpresso envolver direitos autorais e outros problemas, entre em contato conosco imediatamente para excluí-lo.
Lançado "Tecnologia e Consultoria em Inteligência Artificial"